CEloss对不同变量的梯度

最新推荐文章于 2024-07-25 19:08:19 发布
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文章标签： 机器学习 人工智能 深度学习
原文链接：https://jmlb.github.io/ml/2017/12/26/Calculate_Gradient_Softmax/
本文详细探讨了交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）在机器学习分类任务中的应用，并推导了该函数对于类别及网络权重的梯度公式。

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1、CELoss 对 类别的梯度

Cross entropy loss function is widely used in classification problem in machine learning. In this tutorial, we will discuss the gradient of it.

Cross entropy loss function

We often use softmax function for classification problem, cross entropy loss function can be defined as:

 

 

 

 

 

2、CEloss对网络权重的梯度：

Derivation of the Gradient of the cross-entropy Loss 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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