“ log” 节点的反向传播遵从下式。 4、总结 Softmax-with-Loss层的计算图 SoftmaxWithLoss算法使用方法 1、 caffe源码—softmaxWithLoss caffe::SoftmaxWithLossLayer< Dtype > Class Template Reference net.loss=caffe.layers.SoftmaxWithLoss(net.fc3,net.label) 输出: layer{ name:"loss" type:"SoftmaxW...
Softmax-with-loss层: 接下来实现Softmax层 ,但是这包含到损失函数,所以结合交叉熵误差函数,称为Softmax-with-loss层;交叉熵误差: 。 我们先用计算图先观察: 为了简化而细致的展现,我们假设最后一层Affine层只传递给softmax层3个得分; “exp 节点”:在正向传播时表示y=exp(x),由指数函数的数学解析式可得 ; ...
根据计算图,由于是最后一层,所以反向传过来的梯度dout=1 t表示监督数据,y表示上一层的输出,也就是到softmax-with-Loss层的输入 上图的计算图是监督数据是热编码的形式 上述代码就包含了监督数据是标签形式 ---恢复内容结束---
“ +” 节点将上游传来的导数原封不动地传给下游。 “ log” 节点的反向传播遵从下式。 4、总结 Softmax-with-Loss层的计算图 SoftmaxWithLoss算法使用方法 1、 caffe源码—softmaxWithLoss caffe::SoftmaxWithLossLayer< Dtype > Class Template Reference net.loss = caffe.layers.SoftmaxWithLoss(net.fc3,...
摘自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》第5章5.6节。强推这本书,豆瓣9分以上,并且附录中有详细的基于计算图的Softmax-With-Loss反向传播过程。 深度学习入门 基于Python的理论与实现 京东 ¥29.50 去购买 引用: Stanford CS224Nhttp://web.stanford.edu/class/cs224n/ ...
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不同也难以直接进行比较和反向传播,这时我们就要借助 softmax 将值压缩到 (0,1)的开区间,从而也简化了学...
Softmax的梯度反向传播 计算损失函数(Cross Entropy Loss)相对于Softmax输入的梯度。 \frac{dL}{dZ} = [\frac{dL}{dz_1},\frac{dL}{dz_2},...,\frac{dL}{dz_M}] \\ \frac{dL}{dz_i} = \sum_{j=1}^{M}\frac{dL}{dp_j}\frac{dp_j}{dz_i} \\ ...
softMax层反向传播公式推导加实现(未加Loss层) softMax层反向传播图如图所示,这里我们将图中-ti/yi的反向传播泛化为Li,方便我们的推导。 这里我们规定S=exp(a1)+...+exp(an) , yi=exp(ai)/S "乘"节点 有两个分支,对于向上的分支:Li*exp(ai) 然后将所有分支相加: ∑Li*exp(ai)...
反向传播之softmax求导 softmax求导 [先看这个,别的网页有误导]简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 [适当看看]详解softmax函数以及相关求导过程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25723112 loss定义及本级导数 loss定义 公式: 其中: C表示数据共有C个分类, h是输出(Hyp...
使得反向传播过程更为高效。这一理论与实践的结合，不仅在学术研究中受到重视，也在实际应用中展现出强大的效果。推荐阅读《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书，该书提供了详尽的基于计算图的 Softmax-With-Loss 反向传播过程，对于深入理解深度学习原理与实践具有重要意义。