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 ...
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:...
代码10行、15行对应公式(13), 计算输入到softmax层的logits; 20行、21行对应公式(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, name...
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...
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...
损失函数(loss function)是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度,损失函数越小,就代表模型的鲁棒性越好,损失函数指导模型学习。根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数,使得预测值与真值无限接近。 2.softmax loss: ...
主要就是因为svm时代我们用的是二分类,通过使用一些小技巧比如1 vs 1、1 vs n等方式来做多分类问题。而如论文[3]这样直接把hinge loss应用在多分类上的话,当类别数 特别大时,会有大量的非目标分数得到优化,这样每次优化时的梯度幅度不等且非常巨大,极易梯度爆炸。