由于softmax 可以将一组变量转换为概率分布,而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离,因此,softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说,交叉熵损失函数刻画了两个概率分布之间的距离,通常用在神经网络的多分类任务中,可以表示真实标签值与神经网络输出经softmax计算后得到的预测概率值之间的损...
TL, DR: 发现 softmax cross-entropy (SCE) loss and its variants 可能让特征比较分散(分布比较集中的好处是便于采样更多数据). 因此本文提出了Max-Mahalanobis Center(MMC) loss 让特征更集中. softmax cross-entropy (SCE) 这个损失函数在分类任务上用途广泛. 本文提出了 MMC Loss, 二者的区别在于: 作者首先...
在CNNs中,Softmax函数结合交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 是最常用的监督组件。然而,传统的Softmax损失函数有以下局限性: 未显式鼓励特征的判别性:Softmax损失主要关注样本的正确分类,而未对特征的类内紧凑性和类间可分性进行显式约束。 无法调整分类间隔:Softmax损失无法控制类间的分类间隔,可能导致特征分布重叠,...
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. 11...
softmax with cross-entropy loss求导(转载+细节整理) softmax 函数 softmax(柔性最大值)函数,一般在神经网络中, softmax可以作为分类任务的输出层。 其实可以认为softmax输出的是几个类别选择的概率,比如我有一个分类任务,要分为三个类,softmax函数可以根据它们相对的大小,输出三个类别选取的概率,并且概率和为1...
cross entropy 的公式是 这里的 就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢? 所以说,这有了 PyTorch 里面的torch.nn.CrossEntropyLoss(输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 CrossEntr...
softmax loss是我们最熟悉的loss之一了,分类任务中使用它,分割任务中依然使用它。softmax loss实际上是由softmax和cross-entropy loss组合而成,两者放一起数值计算更加稳定。这里我们将其数学推导一起回顾一遍。 令z是softmax层的输入,f(z)是softmax的输出,则 ...
计算机视觉之对抗样本(一):一文读懂Rethinking softmax cross entropy loss for adversarial robustness(ICLR2020)和MMC,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
原ground truth为 ,添加一个与样本无关的分布 ,得到 用 表示预测结果,则loss function为 label smoothing是论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中提出的,文中表明,使用label smoothing后结果有一定程度的提升。在论文中, ,k表示类别, 。
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...