softmax 损失函数只针对正确类别的对应的输出节点,将这个位置的softmax值最大化。 卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? 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。 上式中,p代表...
The Cross-Entropy Loss Function for the Softmax Function 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文介绍含有softmax函数的交叉熵损失函数的求导过程,并介绍一种交叉熵损失的
对softmax家族的loss函数进行一些汇总,了解在解决分类任务的时,遇到的过拟合和样本分布不平衡时,loss函数可以发挥的作用 研究方向梳理 展开描述 1. cross-entropy-softmax 参考链接: 论文链接: 论文代码: 创新点 基础知识,提出分类任务的一种loss函数,比起mse的loss,忽略了非样本标签上量纲对分类结果的影响。使得分...
从形式上来看，这样的损失函数定义类似于信息论中的交叉熵（cross-entropy）：(2)H[P]=∑j−P(j)...
其主要计算流程：softmax -> log -> NLLLoss 3. 实现torch.nn.CrossEntropyLoss class CrossEntropy(...
Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 \begin{gathered} \log \left(P_{j}\right)=\log \left(\frac{e^{x_{j}}}{\sum_{i=1}^{i} e^{x_{i}}}\right) \\ =\log \left(e^{x_{j}}\right)-\log \left(\sum_{i=1}^{n} e^{x_{i}}\right) \\ =x_{j}-\log \left(\sum_{...
是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是softmax loss。这是我自己的理解,如果有误请纠正。
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. ...
cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) loss = nn.CrossEntropyLoss() l1 = loss(b, torch.LongTensor([0, 1, 0])) ...
NLLLoss 对数似然损失函数(log-likehood loss function) : 其中,ak表示第k个神经元的输出值,yk表示第k个神经元对应的真实值,取值为0或1。 CrossEntropyLossr = softmax + NLLLoss 回到刚开始的那个数字图像。拿出第一个数字。 该图像由28*28的矩阵像素点构成。颜色深浅由0-255表示,映射到0-1.每个矩阵中的...