Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 \begin{gathered} \log \left(P_{j}\right)=\log \left(\frac{e^{x_{j}}}{\sum_{i=1}^{i} e^{x_{i}}}\right) \\ =\log \left(e^{x_{j}}\right)-\log \left(\sum_{i=1}^{n} e^{x_{i}}\right) \\ =x_{j}-\log \left(\sum_{...
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...
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(...
然后是进行一些运算,首先将输入向量input_layer和权重矩阵进行矩阵乘法得到网络的输出向量output_layer,然后调用softmax函数得到softmax_layer向量。 然后定义一个交叉熵损失函数crossentropy,函数的第一个参数y_hat表示网络预测的结果,y是one-hot编码的标签向量,函数的运算原理就对应了L=- y_{c} \log \left(p_{c...
卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗...
softmax和crossentropy 当进行多分类任务时,通常会使用 Softmax 函数和 CrossEntropyLoss 损失函数来处理模型的输出和计算损失。 Softmax 函数: Softmax 函数用于将模型的原始输出转换为概率分布。对于一个具有 K 个类别的模型输出向量 z,Softmax 函数的定义如下:...
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两...
熵越大，表示事件发生的不确定性越大。而交叉熵是用于比较两个概率分布之间的差异，对于两个概率分布 P...
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: ...
CrossEntropy函数的导函数 其中为未经softmax处理前得到的预测标签。 换言之, 如下图所示: 验证如上结论 毫无疑问,y_pred.grad == softmax(y_pred) - one_hot(y),这是成立的。(不成立可能是精度误差导致的,看图中明显成立)。 而观察y_pred.grad,对于y[1]这个样本,我们明显可以看出,其梯度是正在减少前两...