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 Error 层输出损失L。Softmac-with-Loss 层的反向传播的结果为(y1 − t1, y2 − t2, y3 − t3)。
Softmax-withLoss层( Softmax函数和交叉熵误差的计算图如下图所示。 注意:交叉熵函数中的log是默认以e为底的。 计算图简化版: softmax函数记为Softmax层,交叉熵误差记为Cross Entropy Error层。这里假设要进行3类分类,从前面的层接收3个输入(得分)。如图5-30所示, Softmax层将输入( a1, a2, a3)正规化,输...
CPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/softmax_loss_layer.cpp CUDA GPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/softmax_loss_layer.cu SoftmaxWithLoss层的功能:计算其输入的softmax的多项逻辑损失,概念上这个层就是SoftmaxLayer加上了多项式逻辑损失,但提供了更加数值稳定的梯度。 参数解释 layer{ name: "...
再回过来看SoftmaxWithLossLayer的源代码,先看一下它的基类LossLayer是如何实现的。 template<typenameDtype>classLossLayer:publicLayer<Dtype> {public:explicitLossLayer(constLayerParameter& param): Layer<Dtype>(param) {}virtualvoidLayerSetUp(constvector<Blob<Dtype>*>& bottom,constvector<Blob<Dtype>*>& t...
理解softMaxWithLoss层 为了更好的理解SoftMaxWithLossLayer, 绘制了如上的示意图,SoftMaxWithLossLayer主要使用了两个概率统计原理:逻辑回归和最大似然估计。 逻辑回归对应于SoftMax,其将神经网络的输出特征(即output输出的一串数字,有多少个种类就有多少个数字)转化成概率。这样做的好处有:...
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 ...
然后给这个假设定义一个loss function 即:softmaxwithloss。形似化如下: 也很直观,对于某个样本i,他对应的gt label是j,那么对于loss function来说,显然只需要关心第k路是否是一个概率很大的值,所以就用一个l{·}的示性函数来表示只关心第j路(即label对应的那一路),其他路都忽略为0。然后log的部分其实就是第...
softmax loss是我们最熟悉的loss之一,在图像分类和分割任务中都被广泛使用。Softmax loss是由softmax和交叉熵(cross-entropy loss)loss组合而成,所以全称是softmax with cross-entropy loss,在caffe,tensorflow等开源框架的实现中,直接将两者放在一个层中,而不是分开不同层,可以让数值计算更加稳定,因为正指数概率可能...
Caffe Loss层 - SoftmaxWithLossLayer SoftmaxWithLossLayer 层可以分解为 SoftmaxLayer + MultinomialLogisticLoss 层的组合,不过其梯度计算更加数值稳定. 测试时,该网络层可以由 SoftmaxLayer 层代替. 1. SoftmaxLayer Softmax 是 Logtistic 函数的一种泛化, 计算得到的 NN 维向量满足:(1) 向量的每个元素值均...
附录A Softmax-with-Loss层的计算图书名: 深度学习入门:基于Python的理论与实现作者名: (日)斋藤康毅本章字数: 184字更新时间: 2024-08-06 10:59:54首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新 登录订阅本章...