reduce_mean(loss) # 方式二: 直接调用 softmax_cross_entropy_with_logits loss1 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=Labels, logits=Pred_logits) # batch内平均损失 batch_loss1 = tf.reduce_mean(loss1) # loss2 Labels_stop_gradient = tf.stop_gradient(Labels, name="labels_stop_...
到这里，就可以用 stochastic gradient descent 来寻找这个 loss function 的 minimal，用以下 update rule...
It's interesting because the experiment indicates that for the regular softmax case, the crossentropy loss is coming out numerically stable but not the gradient. import theano import theano.tensor as T import numpy as np x,y=T.matrices('xy') # regular softmax and crossentropy sm = T.nnet...
以前都是自己写这些loss,在cs231作业中偶然发现了justin小哥哥写的softmax和svm loss,其中很多地方都比我写的好,比如我以前写loss也是forward和backward,这样的话其实完全没有必要,直接一个函数把loss和gradient全搞出来就行了。发篇知乎存个档,方便复习。 softmax + cross entropy loss def softmax_loss(x, y):...
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两...
1、softmax+cross entropy做多分类,其loss对激活前的Z值的偏导与sigmoid+binary cross entropy的偏导形式非常接近,且形式都非常简单。 softmax激活求导数: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25723112 【简述一下,logloss=y*log p,label为0的节点loss和loss导数都为0,所以gradient只在label为1的类上产生-1/aj(假...
6. Softmax 和 Cross-Entropy 的关系 先说结论，softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系，只是把两...
当Cross entropy作为LR的损失函数时,式(12)中的 即为sigmoid的输出Y,因此 对于所有m个样本取平均可得 可以证明,cross entropy与使用极大似然法计算出的loss一致。 当Cross entropy作为softmax的损失函数时,式(12)变为 其中 为真实label, 这里使用gradient descent来优化loss函数,式(15)对特定输入 ...
cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log(prediction), reduction_indices=[1])) train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) sess=tf.Session() # important step sess.run(tf.global_variables_initializer()) ...
from the error signal. That's the reason whytf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2wasintroduced. Note that when the labels are the placeholders (which is also typical), there is no difference if the gradient through flows or not, because there are no variables to apply gradient to. ...