神经网络解决多分类问题时,通常在最后使用 softmax layer + cross-entropy 的组合方案,本文将介绍这一部分的前向传播和反向传播过程。 1 前向传播 神经网络进行训练时,从输入层开始,前向传播经过隐藏层运算,最后经过softmax layer得到预测分类概率分布,然后通过cross-entropy计算预测分类概率分布和目标分类概率分布的损...
而f2在进行反向传播时,同时对logits和labels都进行反向传播,如果将labels传入loss之前设置设置tf.stop_gradients(),则和 f1 完全相同。 3. 代码示例 本文给出tf中SoftmaxCrossEntropy的用法,同时给出C++实现。 3.1 TF代码 import tensorflow as tf import numpy as np # batch_size = 4, class_num = 4 ...
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. x=(x1,x2,x3,⋯ ,...
然后y传递到激活函数层转换后在传递给下一层神经网络。 在深度学习中,把正向传播中进行的矩阵乘积运算称为“仿射变换”。称仿射变换的处理实现称为Affine层。 仿射变换:一次线性变换(加权乘积)和一次平移(偏置) Affine层的计算图:观察正向传播和反向传播,反向传播时,我们要结合线性代数考虑矩阵的形状,求出“dot 节点...
反向传播过程用于计算损失函数对模型参数的梯度，以便更新参数以减少损失。在计算梯度时，需要利用链式法则，结合softmax函数和交叉熵函数的特性，计算出每个权重参数的梯度。通过梯度下降或更高效的优化算法，模型参数会逐渐调整，使得预测结果更接近实际标签。以上内容详细解释了软最大函数和交叉熵函数在神经...
交叉熵 cross entropy:这个就是 softmax对应的损失函数 loss function 这里y是真实值比如 [1, 0, 0], 属于类别1,ai就是我们通过 softmax算出的概率值了 因为y2, y3 都等于 0,所以结果就是 -ln(a1). 交叉熵越小越好 反向传播: 简单说下,假设我们求 w1的梯度,即 i=1,j又是什么呢,因为 softmax激活...
然后与真实标签的概率分布计算Cross-Entropy损失函数，然后通过反向传播算法更新网络参数，以便使得损失函数...
采用sigmoid等函数,算激活函数时(指数运算),计算量大,反向传播求误差梯度时,求导涉及除法和指数运算,计算量相对大,而采用Relu激活函数,整个过程的计算量节省很多。 对于深层网络,sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况(在sigmoid接近饱和区时,变换太缓慢,导数趋于0,这种情况会造成信息丢失),这种现象称为...
反向传播(back-propagation)指的是计算神经网络参数梯度的方法。总的来说,反向传播依据微积分中的链式法则,沿着从输出层到输入层的顺序,依次计算并存储目标函数有关神经网络各层的中间变量以及参数的梯度。 由正向传播经过所有的隐藏层到达输出层,会得到一个输出结果OLO_LOL,然后根据这个OLO_LOL带入loss funca...
熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的两个重要概念；下面将依次介绍这两个概念 熵 Q：熵(...