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...
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 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softm...
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 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softm...
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
我们详细分析了softmax函数的实现及其数值稳定性问题。通过引入常数项，我们可以降低指数计算的数值大小，从而避免溢出问题，确保模型在训练过程中能够稳定运行。最后，我们讨论了softmax函数与交叉熵损失函数之间的紧密联系。交叉熵是一个衡量预测概率分布与真实标签分布之间差异的指标，而softmax函数恰好能够将...
一、交叉熵损失函数的推导过程 说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: ... 二分类问题损失函数交叉熵的推导 首先看交叉熵的公式: 重点在于二分类问题x取值只有两个:0 和1,因此只要把x=1和x=0的值代入公式即可: 这一步我当时没搞清楚,很多讲推导的人就直接写下来,完全没搞明...
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,⋯ ,...
与CrossEntropy的关系。希望帮助大家理解多分类损失函数CrossEntropy。 max 首先,给出 函数的表达式 这个式子怎么来的,详见:链接 然后,选定常数 ,就有近似 在模型中,很多时候可以设 ,这等价于把 融合到模型自身之中,所以最简单地有 的光滑近似: ...
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)...
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 ...