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softmax loss。这是我自己的理解,如果有误请纠正。 前面...
一切起源于我在caffe的网站上看到的关于SoftmaxLossLayer的描述: The softmax loss layer computes the multinomial logistic loss of the softmax of its inputs. It’s conceptually identical to a softmax layer followed by a multinomial logistic loss layer, but provides a more numerically stable gradient....
softmax loss Li=1n∑i=1n−log(pi,Y(i)) 其中,Y(i)为i的真实标签。 总结一下,softmax是激活函数,交叉熵是损失函数,softmax loss是使用了softmax funciton的交叉熵损失。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/83772845 编辑于 2021-08-14 13:57 ...
总结一下, softmax只是一个激活函数, 交叉熵才是损失函数, softmax loss其实是使用了softmax的交叉熵损失函数. 存在什么问题? 但是softmax loss在归一化操作时, 要计算全类别的exp(zj), 计算成本是很高的. 当类别|L|数量较大时, 特别是在NLP领域, 这个问题更加严重. 有哪些解决办法? 对损失函数进行近似求解...
softmax 在 Logistic Regression 里起到的作用是将线性预测值转化为类别概率 1.最大似然估计通常使用log-likelihood,并且是negative log-likelihood,将最大化转换为最小化 2.softmax loss是将softmax和最大似然估计结合起来 softmax-loss原本公式如下: j表示的是第几个类别,由于gt只有一个类别,所以公式简化为:...
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softmax loss。这是我自己的理解,如果有误请纠正。
SoftmaxWithLoss算法应用案例 SoftmaxWithLoss算法简介 softmax 函数称为softmax 层,交叉熵误差称为Cross Entropy Error 层,两者的组合称为Softmax-with-Loss层。 1、Softmax-with-Loss层的计算图 计算图中假定了一个进行3 类别分类的神经网络。从前面的层输入的是(a1, a2, a3),softmax 层输出(y1, y2, y3...
简答如下：A-Softmax与L-Softmax的最大区别在于A-Softmax的权重归一化了，而L-Softmax则没的。A-...
2. 关于softmax的详细解释,参考:http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/ 七 交叉熵和Softmax Loss的关系 当交叉熵中的概率 为Softmax概率时,交叉熵等价于Softmax loss,证明如下: 对于输入训练样本x,其在训练集上的概率分布为p,模型预测的softmax概率分布为q...
softmax 函数称为softmax 层,交叉熵误差称为Cross Entropy Error 层,两者的组合称为Softmax-with-Loss层。 1、Softmax-with-Loss层的计算图 计算图中假定了一个进行3 类别分类的神经网络。从前面的层输入的是(a1, a2, a3),softmax 层输出(y1, y2, y3)。此外,教师标签是(t1, t2, t3),Cross Entropy ...