softmax交叉熵损失函数_深度学习

简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 bakaqian 0.2 2017.09.20 22:35* 字数 1057 来写一个softmax求导的推导过程,不仅可以给自己理清思路,还可以造福大众,岂不美哉~ sof

这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流! s 这里我们使用交叉熵作为我们的损失函数,为什么使用交叉熵损失函数,不是这篇文章重

损失函数可以有很多形式,这里用的是交叉熵函数,主要是由于这个求导结果比较简单,易于计算,并且交叉熵解决某些损失函数学习缓慢的问题。交叉熵的函数是这样的: 在这里,y

只能取值 。在Softmax中我们取以 为底的对数,因为都是 的指数形式,可以方便计算。在反向传播的过程中,如何对交叉熵损失函数求导呢?可以先看下图的示例,显示了如何得到损

softmax(柔性最大值)函数,一般在神经网络中, softmax可以作为分类任务的输出层。其实可以认为softmax输出的是几个类别选择的概率,比如我有一

给出这种相似,那么在sigmoid输出层+交叉熵和softmax输出层+对数型损失函数之间如何选择呢?实际上在大多数情况下,这两种方法都能很好的运行,虽然我们这里基本上采用的

不仅可以给自己理清思路,还可以造福大众,岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层。

函数作为神经元的激活函数时,最好使用交叉熵代价函数来替 代方差代价函数,以避免训 In fact, it’s useful to think of a softmax output layer with log -likelihood cost as being qu

logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

(1)损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距。(即前向传播计算出的结果与已知标 # 输出经过softmax()函数满足概率分布之后,再与标准答

简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导

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