可以看出,softmax函数和交叉熵的配合,不仅在数学含义上完美统一,而且在梯度形式上也非常简洁。基于上式的梯度形式,通过梯度反向传播的方法,即可以完成整个神经网络权重的更新。 2. 官方文档 2.1 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits @tf_export(v1=["nn.softmax_cross_entropy_with_logits"]) @deprecation...
上述式子中 yc 是指真实样本的标签值,Pc 是指 实际的输出经过 softmax 计算后得到的概率值,该式子能够衡量真实分布和实际输出的分布之间的距离, 由于softmax 可以将一组变量转换为概率分布,而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离,因此,softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说,交叉熵...
Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 \begin{gathered} \log \left(P_{j}\right)=\log \left(\frac{e^{x_{j}}}{\sum_{i=1}^{i} e^{x_{i}}}\right) \\ =\log \left(e^{x_{j}}\right)-\log \left(\sum_{i=1}^{n} e^{x_{i}}\right) \\ =x_{j}-\log \left(\sum_{...
Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 LogSoftmax省了一个指数计算,省了一个除法,数值上相对稳定一些。 softmax与CrossEntropy 本身没有太大关系,只是把这两个放在一起计算,算起来更快,数值稳定性也更好一些。 CrossEntropy 交叉熵本质是衡量两个概率分布的距离的,而soft...
3、softmax_cross_entropy,sigmoid_cross_entropy的区别,字面上区别就是:softmax,sigmoid。其实通过上面分析,我们的cross_entropy的定义域(自变量) 的取值范围是0-1的,然而模型神经元输出(通常最后一层不加激活函数)是[-,+] 负无穷到正无穷的。因此需要将我们的数值转变到 0-1,目前常用的2中转变方式, ...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两...
深度学习基础(一):sigmoid/softmax/cross Entropy,在分类中,首先对于Logistic回归:从上图可以看出,很明显,其输出f(x;wb)主要是一些连续的实数,可以用于线性回归,但是对于分类问题无法进行直接进行分类预测,这里需要引入非线性的决策函数g(.)---这里我认为就是激活函
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。
softmax与cross-entropy之间的关系主要体现在它们经常被结合使用在分类任务中。虽然直接计算cross-entropy可能会更快，且数值稳定性更好，但softmax和cross-entropy通常被整合在一起使用，例如在PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss函数，它将logsoftmax和NLLLoss整合在一起。这种组合方式在实现上更为简便，...