该损失函数的公式如下: $Loss=-frac{1}{N}sum_{i=1}^Nsum_{j=1}^Ky_{i,j}log(hat{y}_{i,j})$ 其中,$N$表示样本数,$K$表示类别数,$y_{i,j}$表示样本$i$属于类别$j$的真实标签,$hat{y}_{i,j}$表示样本$i$在类别$j$上的预测概率。 该公式可以解释为:对于每个样本$i$,计算其真实...
cross-entropy loss 交叉熵损失函数在我的博客详细写了下:https://blog.csdn.net/gbz3300255/article/details/106810047。 这里就直接上交叉熵的公式了: (2) f(zc)就是上面的f(fzk),就是 softmax函数的输出值。yc就是样本真值喽。公式(2)就是最终的损失函数值了。 举例说明:例如真实样本标签为 yc = [0,...
交叉熵loss函数公式: 如果将 f_{y_i} 进行展开 3.1. L-softmax 参考链接:L-softmax公式推导及几何解释 - 知乎 (zhihu.com) 论文链接: 论文代码: 创新点 L-Softmax损失不仅继承了softmax损失的所有优点,而且学习了不同类之间具有 large angular margin(大角度间隔)的特性。 2. 详述 original Soft...
softmax计算公式,假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值为: Si=ei∑jej S_i = \frac{e^i}{\sum_j e^j} 对于softmax定义比较简单,当我们在应用多分类的时候一般来说找概率最大的那一个值即可。softmax的相关求导当我们对分类的loss进行改进的时候,我们要通过梯度下降,要...
N by Cprob=np.exp(f-f_max)/np.sum(np.exp(f-f_max),axis=1,keepdims=True)foriinxrange(num_train):forjinxrange(num_class):if(j==y[i]):loss+=-np.log(prob[i,j]))loss/=num_trainloss+=0.5*reg*np.sum(W*W) 这个损失函数计算的原理是,如果对于样本i,它的正确分类类别是j,那么如果...
1 验证softmax_cross_entropy_with_logits包含softmax函数 2 验证非标准one_hot的交叉熵 结果对于错误分类不明显 3 验证labels = [2 , 1] 即 001 与 010 4 验证loss = tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits...
在实际应用中,我们使用均方差(MSE)作为一项衡量指标,公式如下: MSE=1n∑i=1n(Yi~−Yi)2 2.4 Exponentially Loss 损失函数的标准形式是: L(Y,f(X))=exp[−Yf(X)] exp-loss,主要应用于 Boosting 算法中,在Adaboost 算法中,经过m次迭代后,可以得到fm(x): ...
Loss = -\sum_k {y_k lna_k} 这里y 是实际的标签,而 a 是 softmax 输出,怎么把实际的标签和多分类输出对应起来呢?把它表示成one-hot的方式。 对于一个五分类问题,如果一个样本的标签是 3,那么就表示成 (0,0,1,0,0),而此时的模型输出可能是 (0.1, 0.2, 0.5, 0.6, 0.1),那么实际上可以看到我...
softmax loss function:归一化指数函数 1. softmax 损失函数:归一化指数函数,可以将一个K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中,使每一个元素的范围在(0,1)之间,并且所有元素的和为1。 softmax loss包含三个部分:指数化、归一化、取-log(x)...