2. 损失函数与激活函数的不匹配： 如果模型的最后一层输出不包含 softmax，并且使用 CrossEntropyLoss ...
Cross-Entropy Loss (交叉熵损失)关于softmax的输入的Jacobian 当softmax 为网络的最后一层,且Loss 函数采用 Cross−Entropy 时,为了进行反向传播,需要计算 Cross−Entropy Loss 关于softmax 的输入的 Jacobian。对于单个样本来说,Cross−Entropy Loss的公式为 LCE=−∑k=1Cyilog(pi) 其中y=(y1,y2,⋯...
1.1 损失函数: 损失函数(Loss Function):损失函数用于衡量网络的预测输出和真实标签之间的差距。 图像目标识别通常使用互熵损失(Cross Entropy,又称为交叉熵)。交叉熵用于衡量预测概率分布和样本真实标签分布的差异。差异越小,预测分布越接近真实标签分布,其中预测概率最大的类别越可能是正确的类别。 1.2 在CNN的应用 ...
解答2:假如log loss中的f(xij)的表现形式是softmax概率的形式,那么交叉熵loss就是我们熟知的softmax with cross-entropy loss,简称softmax loss,所以说softmax loss只是交叉熵的一个特例。 softmax loss被广泛用于分类分割等任务,而且发展出了很多的变种,大家可以看往期文章【技术综述】一文道尽softmax loss...
Softmax loss和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是相关但不完全相同的概念。交叉熵损失是一种常用的损失...
本文档只讨论Softmax和Cross Entropy Loss两公式的求导,不讨论两公式的来源。 Softmax公式及求导 记网络在Softmax之前的输出是zi,i=1,2,…,n,也就是说分为n类,那么各个类的Softmax公式为: Softmax(zi)=S(zi)=ezi∑kezk Softmax表示概率而非Loss,但是下面Loss求导时需要用到Softmax的求导公...
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...
这里不列举两个loss所对应的数学表达式,网络资料很多,可自行google。在此只简单说明一下具体使用区别。 1. SigmoidCrossEntropyLoss结合sigmoid函数,多是应用于二分类或多目标分类。 * 对于二分类,预测输入图像为1的概率,一张图像,其label个数也为1,保证该层的bottom[0]和bottom[1]的[N C H W]是一样的。
cross entropy 的公式是 这里的 就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢? 所以说,这有了 PyTorch 里面的torch.nn.CrossEntropyLoss(输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 CrossEntr...
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)。此外,教师标签是(t1, ...