代码10行、15行对应公式(13), 计算输入到softmax层的logits; 20行、21行对应公式(4) , 计算softmax loss. tf也有相应的API: tf.nn.sampled_softmax_loss( weights, biases, labels, inputs, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, remove_accidental_hits=True, seed=None, name...
它是损失函数的一种,是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。 先看softmax,其函数形式如下:其中z就是某个神经网络全连接层输出的一组结果,例如分类问题,做4分类,z就是一个1*4的向量。j就是0~3下标号。zk就是全连接层第k个值。 (1) 全连接输出向量z的每个值没有大小限制,显然通过(1)后就强...
Softmax Loss是深度学习中最常见的损失函数,完整的叫法是 Cross-entropy loss with softmax,其由三部分组成:Fully Connected Layer, Softmax Function 和 Cross-entropy Loss。使用softmax loss的pipline为:先使用一个encoder来学习数据的特征,再经过一个全连接层、softmax 函数,最后使用交叉熵计算损失。 1.1、Softm...
ignore_label:0normalize:1normalization: FULL } } 扩展使用 (1)如上面的使用方法中所示,softmax_loss可以有2个输出,第二个输出为归一化后的softmax概率 (2)最常见的情况是,一个样本对应一个标量label,但softmax_loss支持更高维度的label。 当bottom[0]的输入维度为N*C*H*W时, 其中N为一个batch中的样本...
是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是softmax loss。这是我自己的理解,如果有误请纠正。
单个像素i的softmax loss等于cross-entropy error如下: 展开上式: 在caffe实现中,z即bottom blob,l(y,z)是top blob,反向传播时,就是要根据top blob diff得到bottom blob diff,所以要得到 下面求loss对z的第k个节点的梯度 可见,传给groundtruth label节点和非groundtruth label节点的梯度是不一样的。
这样就引入了分类函数softmax函数, softmax = exp( logits)/reduce_sum( exp( logits), dim) softmax网络模型 二、损失函数loss 用真实值与预测值的距离来指导模型的收敛万向 1、均值平方差 tf方法 MSE=tf.reduce_mean (tf.pow(tf.sub(logits, outputs) ,2.0)) ...
六Softmax Loss 1. 定义: M: 训练batchsize, :该训练batch中的第i个人脸图片, : 对应的神经网络倒数第二层输出, : 对应的标签,W和b:网络最后一层(分类器)对应的权重和偏置。 2. 关于softmax的详细解释,参考:http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/ ...
softmax_loss函数 来举个例子吧。假设一个5分类问题,然后一个样本I的标签y=[0,0,0,1,0],也就是说样本I的真实标签是4,假设模型预测的结果概率(softmax的输出)p=[0.1,0.15,0.05,0.6,0.1],可以看出这个预测是对的,那么对应的损失L=-log(0.6),也就是当这个样本经过这样的网络参数产生这样的预测p时,它的...
在使用 TensorFlow 时，面对名为 `tf.nn.sampled_softmax_loss` 的函数，我曾深陷概念与细节的迷雾之中，经过一番探索，终于拨云见日，揭开了其真容。该函数的核心在于采样方法，用于估计整体。在推荐任务中，其作用是从预测值 F(x, y) 变为一种更高效的近似方式。具体来说，函数通过调整预测值，...