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...
再看一下子类SoftmaxWithLossLayer的实现, template<typenameDtype>classSoftmaxWithLossLayer:publicLossLayer<Dtype> {public:// 构造函数explicitSoftmaxWithLossLayer(constLayerParameter& param): LossLayer<Dtype>(param) {}virtualvoidLayerSetUp(constvector<Blob<Dtype>*>& bottom,constvector<Blob<Dtype>*>& ...
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...
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在区间 [0, 1]; (2) 向量的所有...
激活函数的反向传播 ReLU层Sigmoid层,其反向传播只根据正向传播的输出就能计算出来 Affine层(仿射变换):Y=np.dot(X, W) + B。在反向传播中,矩阵需要转置,为了保证矩阵的乘积运算的元素个数的一致性。Softmax-with-Loss层:softmax函数将输入值正规化后再输出,运用在神经网络的学习阶段(推理阶段只需一个答案,不...
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 ...
深度学习入门:基于Python的理论与实现上QQ阅读APP,阅读体验更流畅领看书特权 8.6 小结 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 > 附录A Softmax-with-Loss层的计算图 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 >上翻页区 功能呼出区 下翻页区上QQ阅读 APP听书 ...