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_{...
对softmax+ce进行优化实际上等价于对feature和label之间的互信息的下界进行优化。 原文: [1911.10688] Rethinking Softmax with Cross-Entropy: Neural Network Classifier as Mutual Information Estimator (arx…
Logits:全连接层执行WX,得到一个T1的向量logits,向量的每个数都没有大小限制,取值范围从负无穷到正无穷,可以把它叫做未归一化的概率(如上图的3,-1,-3)。 Prob:归一化的类别预测概率,全连接层后面接一个softmax层,这个softmax的输入是T1的向量Logits ,输出是T*1的向量prob,向量的每个值表示输入样本属于对应类...
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...
cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? 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。 上式中,p代表正确答案,q代表的是预测值。交叉熵值越小,两个概率分布越接近。 需要注意的是,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,然而神经网络的输出却不一...
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: ...
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softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ...
先说结论,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,两个距离就很大了,但是你对这俩做 cross...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。