也就是说,当神经网络的推理只需要给出一个答案的情况下,因为此时只对得分最大值感兴趣,所以不需要Softmax层。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...
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)。
当我们在学习阶段时,我们需要softmax层,因为我们需要计算损失函数优化神经网络模型,我们就需要监督数据标签t和输出正确解标签y参与计算损失函数(y需要正规化) ; 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...
SoftmaxWithLossLayer层利用SoftmaxLayer层的输出计算损失,公式如下,其中N为一个batch的大小(MNIST训练时batch_size为64,测试时batch_size为100)。 根据Cross-Entropy的定义有, loss=−∑iny^ilogf(zi)=−logf(zk)loss =-\sum_i^n \hat y_i \log{f(z_i)}=-\log{f(z_k)} 其中y^\hat y为标签...
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...
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 返回每一个标签label 的概率. 代码语言:javascript 复制 # python 实现importnumpyasnp ...
最后一个全连接层(fc8)的输出值位于区间[−∞,∞],它并不是概率值 fc8后面接的SoftmaxWithLoss层做的工作分2步 第一步:对fc8的输出计算softmax function(结果为概率值) 第二步:利用求得的概率值计算Loss caffe中的softmaxWithLoss其实是: softmaxWithLoss = Multinomial Logistic Loss Layer + Softmax ...
对于已经用 softmax 转换过的scaled,在计算 loss 时就不能在用 TensorFlow 里面的softmax_cross_entropy_with_logits 了。读者可以自己写一个 loss 的函数,参见 rel3 的生成,通过自己组合的函数实现了 softmax_cross_entropy_with_logits 一样的结果。
通常情况下softmax会被用在网络中的最后一层,用来进行最后的分类和归一化.所以其实上边softmax层的反向传播一般不会用到. S 输 一 由 假设 Caffe中softmax层的实现 在 SoftmaxWithLoss的配置信息如下: layer{ name:"loss" type:"SoftmaxWithLoss" bottom:"ip2" bottom:"label"top:"loss" } 该 S layers...
一、adaptivelogsoftmaxwithloss 函数简介 1.函数来源 2.主要功能 二、函数的输入与输出 1.输入参数 a.logits b.labels c.weights d.ignored_index e.reduction 2.输出参数 a.loss 三、函数的具体实现 1.计算过程 2.参数说明 四、函数的应用场景与限制 1.适用范围 2.注意事项 正文: 逻辑斯蒂回归(Logistic ...