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)。
不过,神经网络的学习阶段则需要Softmax层。 下面来实现Softmax层。考虑到这里也包含作为损失函数的交叉熵误差( cross entropy error),所以称为“Softmax-with-Loss层”。 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...
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...
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: 1、保证数字越大概率越...
Loss = -\sum_k {y_k lna_k} 这里y 是实际的标签,而 a 是 softmax 输出,怎么把实际的标签和多分类输出对应起来呢?把它表示成one-hot的方式。 对于一个五分类问题,如果一个样本的标签是 3,那么就表示成 (0,0,1,0,0),而此时的模型输出可能是 (0.1, 0.2, 0.5, 0.6, 0.1),那么实际上可以看到我...
Affine层的计算图(注意变量是矩阵,各个变量的上方标记了该变量的形状) 批版本的Affine 层 Softmax-with-Loss 层 softmax 函数会将输入值正规化之后再输出。 神经网络中进行的处理有推理(inference)和学习两个阶段。神经网络的推理通常不使用Softmax 层。神经网络中未被正规化的输出结果有时被称为“得分”。也就是...
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...
举个例子:假设你的WX=[1,2,3],那么经过softmax层后就会得到[0.09,0.24,0.67],这三个数字表示这个样本属于第1,2,3类的概率分别是0.09,0.24,0.67。 Softmax loss 首先L是损失。Sj是softmax的输出向量S的第j个值,前面已经介绍过了,表示的是这个样本属于第j个类别的概率。yj前面有个求和符号,j的范围也是1到...
作为loss层,很有必要测试一下,测试分两块,forward和backward,我们看看caffe中的代码。 Test_softmax_with_loss_layer.cpp Forward测试是这样的,定义了个bottom blob data和bottom blob label,给data塞入高斯分布数据,给label塞入0～4。 blob_bottom_data_(new Blob<Dtype>(10, 5, 2, 3)) ...
smooth l1 loss(平滑l1损失) l2 loss(均方损失/MSE Loss) 总体来说,有了之前文章:【深度学习理论】一文搞透Dropout、L1L2正则化/权重衰减关于l1-norm和l2-norm的介绍,对于l1/l2 loss都是相对容易理解的。所以本文的重点在于——交叉熵CrossEntropy损失函数。为什么在图像分类/检测等领域,交叉熵loss被应用的如此广...