softmax函数与交叉熵损失函数

最新推荐文章于 2025-05-24 17:42:50 发布
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#机器学习 #深度学习 #softmax #损失函数 #交叉熵

本文深入探讨了在机器学习和深度学习中，softmax函数与交叉熵损失函数在多分类问题中的作用。交叉熵损失函数衡量预测与实际标签的相似度，而softmax函数确保预测向量符合概率分布。当结合使用时，它们能有效优化模型并减小预测误差。

在这里插入图片描述

本文主要介绍了当前机器学习模型中广泛应用的交叉熵损失函数与softmax激励函数。

这个损失函数主要应用于多分类问题，用于衡量预测值与实际值之间的相似程度。

交叉熵损失函数定义如下: LCE(y^,y∗)=−∑i=1Nclassesyi∗log(yi^)L_{CE}(\hat{y}, y^*) = - \sum_{i=1}^{Nclasses} y_i^*log(\hat{y_i})LCE​(y^​,y∗)=−i=1∑Nclasses​

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深度学习核心损失函数详解：交叉熵、MSE、对比学习（InfoNCE）
AI浩
08-30 1099
损失函数核心任务输入类型核心思想典型应用交叉熵 (CE)分类概率分布最小化预测分布与真实分布的差异图像分类、情感分析、机器翻译均方误差 (MSE)回归连续值最小化预测值与真实值的平方距离房价预测、气温预测、年龄估计对比损失 (InfoNCE)表征学习特征向量拉近正样本，推远负样本，学习结构化特征空间自监督学习、图像检索、文本相似度计算希望这个融合了代码实践、理论深度和直观解释的回答，能让你对这三种损失函数有一个全面而深刻的理解！
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酒酿小圆子呀～
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由于Softmax函数的数值计算过程中，很容易因为输出节点的输出值比较大而发生数值溢出的现象，在计算交叉熵的时候也可能会出现数值溢出的问题。softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（也就是值对应最大的）结点，作为我们的预测目标！结果还是挺明显的，经过使用指数形式的Softmax函数能够将差距大的数值距离拉的更大。
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weixin_41137655的博客
09-07 1375
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weixin_44853840的博客
08-10 4994
目录Softmax 函数交叉熵损失函数学习率衰减策略 Softmax 函数 Softmax 函数函数是机器学习和深度学习中相当常用到的函数，它的公式如下: softmax(S)=esk∑jesj softmax(S)=\frac { e ^ { s _ { k } } } { \sum _ { j } e ^ { s _ { j } } } softmax(S)=∑j​esj​esk​​ 其中 ???????? 表示的是输入到 Softmax 函数的数据。Softmax 函数具体的作用是将输入标准化到
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小沫_jie的博客
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转载自：http://blog.youkuaiyun.com/willduan1/article/details/73694826
【AI知识】Softmax函数和交叉熵损失函数介绍
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
12-14 640
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softmax函数和交叉熵损失函数
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08-11 6886
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深度学习以及机器学习中都会用到SoftMax函数，交叉熵损失函数与熵，对数似然函数等一些数学方面的知识，此文作为个人学习笔记。 1.softmax函数 （1）定义 多分类问题中，我们可以使用SoftMax函数，对输出的值归一化为概率值，映射到（0，1）区间。 这里假设在进入softmax函数之前，已经有模型输出C值，其中C是要预测的类别数，模型可以是全连接网络的输出a，其输出个数为C，即输...
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晴天tingzi
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可参考softmax交叉熵损失函数及其求导
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非晚非晚的博客
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也看了不少softmax和交叉熵的文章了，不少文章对它们的来龙去脉做了比较清晰地梳理，有些文章讲得过于复杂，从信息量、相对熵(KL散度)讲到交叉熵，对于想要实际应用的同学来说，其实没有必要掌握它的来龙去脉，于是在此，对softmax和交叉熵的概念和公式进行简要说明，辅助以实际例子对它们具体说明。
softmax交叉熵损失函数
h2728677716的博客
02-26 1308
1.推导 softmax的损失函数推导依然要用到最大似然估计MLE 2.softmax损失函数可以简写成 逻辑回归LR损失函数可以写成 因此由公式可以看出逻辑回归就是损失回归的k=2的时候！！！
softmax+交叉熵
Dear_learner的博客
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1、softmax函数 softmax函数的定义为： softmax函数的特点： ● 函数值在[0,1]之间； ● 所有的softmax(xi)相加的总和是1 面对一个分类问题，能将输出的yi转换成[0,1]的概率，选择最大的概率yi作为分类的结果。 sigmoid函数定义为： sigmoid函数将每个yi映射到[0,1]之间，但每个yi之间是相互独立的，∑yi与1没有关系，可以用作二分类；而softmax函数的本质是将一个k维数据[a1,a2,a3,…,ak]映射成另外一个K维向量[b1,b2,b3
softmax函数公式交叉熵损失函数
09-09
softmax函数是一种常用的激活函数，用于将一个向量的元素转化为概率分布。对于输入向量 z，softmax 函数的公式如下： softmax(z) = [exp(z_i) / sum(exp(z_j)) for i in range(len(z))] 其中，exp(x) 是指数函数，sum(exp(z_j)) 是对输入向量 z 的所有元素进行求和。 交叉熵损失函数（cross-entropy loss）常用于分类问题的损失函数计算。对于一个分类问题，假设有 n 个类别，输入样本的真实标签为 one-hot 编码的向量 y（长度为 n），模型的输出概率分布为预测标签的向量 p（长度为 n）。交叉熵损失函数的公式如下： cross_entropy_loss(y, p) = -sum(y_i * log(p_i) for i in range(n)) 其中，log(x) 是自然对数函数。 需要注意的是，softmax 函数和交叉熵损失函数可以结合使用，常用于多分类问题中。在训练神经网络时，通常将 softmax 函数用于最后一层的输出，并将其结果与真实标签计算交叉熵损失。
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