【479】cross-entropy与softmax的求导 cross-entropy 损失函数 L=−ln(pc)=−ln(softmax(yc))L=−ln(pc)=−ln(softmax(yc)) pc=softmax(yc)=eycey1+...+eyc+...+eynpc=softmax(yc)=eycey1+...+eyc+...+eyn分类: AI Related 好文要顶
Cross Entropy Loss公式及求导 记yi为真实的分类概率值(即标签),当yi为当前样本所属的类别时其值为1,否则为0(标签的概率值非0即1),Cross entropy loss公式如下: Loss=−∑kyk⋅lnS(zk) 这个Loss既有求和又有对数,看起来挺虎,但是下面仔细分析一下就知道不过是个纸老虎,Loss的最终形式非常简...
在论文中看到对 softmax 和 cross-entropy 的求导,一脸懵逼,故来整理整理。以softmax regression 为例来展示求导过程,softmax regression 可以看成一个不含隐含层的多分类神经网络,如 Fig. 1 所示。Fig. 1 Softmax Regression.softmax regression 的矩阵形式如 Fig. 2 所示:Fig...
softmax+cross_entropy的求导: 交叉熵函数Loss=−∑iyi∗logPi, y 为真实值,P为概率值,这里用softmax求出的值。 复合函数求导:y=f(u),u=φ(x)⇒y=f[φ(x)]的导数为dydx=dydu∗dudx 由此,Loss对zi求导为:∂Loss∂zi=∂Loss∂aj∗∂aj∂zi=−∑jyj∗1aj∗∂aj∂zi...
为了理论基础和严谨,复习下求导运算。 交叉熵损失函数 交叉熵函数在pytorch上的详细原理与实验验证请见博客:【pytorch】交叉熵损失函数 F.cross_entropy()。 交叉熵损失函数公式如公式(1)所示: 是真实标签,也就是标签的one-hot编码,是一维常量。
softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ...
Softmax与Cross-entropy的求导 引言 在多分类问题中,一般会把输出结果传入到softmax函数中,得到最终结果。并且用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下,softmax如何求导。 对softmax求导 softmax函数为: 这里 是类别的总数,接下来求...
在此总结两种求导方法 (1).torch.autograd.grad(loss, [w1, w2, ...]) 该函数返回的是əloss/əw1, əloss/əw2。 (2) loss.backward()法 直接调用之前的梯度信息 写入w1.grad, w2.grad即可输出 下面介绍经常使用的softmax函数 Softmax(全称:soft version of max)常与crossentropy(交叉熵)搭配连...
这是一份详细的指南,向您展示如何对神经网络中作为最终输出层使用的 SoftMax 函数进行求导~~ Here's step-by-step guide that shows you how to take the derivatives of the SoftMax function, as used as a final output layer in a Neural Networks. 相关视频链接:神经网络:https://www.bilibili.com/...