MatConvNet之softmaxloss原理及其代码实现--新版 在卷积神经网络ConvNets中,前向传播到最后一层计算网络预测标签(predicted label)与真实标签(Ground Truth)之间的误差,需要定义一个损失函数,如Log loss,Softmax log loss,Multiclass hinge loss,Multiclass structured hinge loss等,本文要讲的就是Softmax log loss损...
代码10行、15行对应公式公式(13), 计算输入到softmax层的logits; 20行、21行对应公式公式(4), 计算softmax loss. tf也有相应的API: tf.nn.sampled_softmax_loss( weights, biases, labels, inputs, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, remove_accidental_hits=True, seed=None,...
softmax_loss.cpp的代码: outer_num_ = bottom[0]->count(0, softmax_axis_); inner_num_= bottom[0]->count(softmax_axis_ +1); 其实可以看出来count的只取前,不取后,(0, softmax_axis_)只取了0这一个轴
1：hinge loss(合页损失)⼜叫Multiclass SVM loss。⾄于为什么叫合页或者折页函数，可能是因为函数图像的缘故。s=WX,表⽰最后⼀层的输出，维度为（C,None),L_i表⽰每⼀类的损失，⼀个样例的损失是所有类的损失的总和。L_i=\sum_{j!=y_i}\left \{ ^{0 \ \ \ \ \ \ \ \ if \ s_...
该损失函数也称作cross-entropy loss。 实际运算过程中,因为有幂指数,为了避免数值过大,我们一般对得分函数s进行一些数值处理。处理原理如下: esyi∑j=1Cesj=DesyiD∑j=1Cesj=esyi+logD∑j=1Cesj+logD 令: logD=−max(sj) 相应的python代码为: scores = np.array([123, 456, 789]) # example...
1:hinge loss(合页损失) 又叫Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),$L_i$表示每一类的损失,一个样例的损失是所有类的损失的总和。 $L_i=\sum_{j!=y_i}\left \{ ^{0 \ \ \ \ \ \ \ \ if \ s_{y_i}...
Softmax分类器计算每个类别的概率,其损失函数反应的是真实样本标签label的预测概率,概率越接近1,则loss越接近0。由于引入正则项,超参数λλ\lambda越大,则对权重W的惩罚越大,使得W更小,分布趋于均匀,造成不同类别之间的概率分布也趋于均匀。下面举个例子来说明。
代码语言:javascript 复制 layer{name:"loss"type:"SoftmaxWithLoss"bottom:"ip1"bottom:"label"top:"loss"loss_param{ignore_label:0normalize:1normalization:FULL}} 公式如下所示: loss_param 说明: ignore_label int型变量,默认为空。 如果指定值,则label等于ignore_label的样本将不参与Loss计算,并且反向传播...
作为loss层,很有必要测试一下,测试分两块,forward和backward,我们看看caffe中的代码。 Test_softmax_with_loss_layer.cpp Forward测试是这样的,定义了个bottom blob data和bottom blob label,给data塞入高斯分布数据,给label塞入0～4。 blob_bottom_data_(new Blob<Dtype>(10, 5, 2, 3)) ...
我试图从 lightaime 的 Github 页面理解这段代码。它是一种 vetorized softmax 方法。让我困惑的是“softmax_output[range(num_train), list(y)]” 这个表达是什么意思? def softmax_loss_vectorized(W, X, y, reg): """ Softmax loss function, vectorize implementation Inputs have dimension D, ...