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 vs. Softmax-Loss: Numerical Stability,softmax在LogisticRegression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negativelog-likelihood,将最大化转换为最小化2.softmaxloss是将softmax和最大似然估计结合起来 sof
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: ...
softmax loss是由softmax和交叉熵(cross-entropy loss)组合而成,全称是softmax with cross-entropy loss,所以我们可以想见,它们是不同的,但是又有关系。 解答1:首先我们得知道什么是交叉熵。 在物理学有一个概念,就是熵,它表示一个热力学系统的无序程度。为了解决对信息的量化度量问题,香农在1948年提出了“信息...
深度学习: softmax loss 计算 caffe层解读系列-softmax_loss: 计算过程 softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013],...
softmax 函数是深度学习入门里最基础和简洁的公式,经常用于多分类问题中。发现网上有些博客存在错误和不清晰的地方,重新归纳总结一下~ 公式简介神经网络的多个输出本身是难以直观理解的,并且因为可能的取值范围…
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。