深度学习理论——Softmax

最新推荐文章于 2024-10-11 14:41:51 发布
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本文深入探讨了Softmax函数如何与损失函数结合使用，并通过梯度下降法进行反向传播。详细介绍了Softmax函数的工作原理及其在训练过程中的关键作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

大家好，继续理论的学习，虽然前面的博客已经简略介绍了目标函数和Softmax，但最近又更深入学习了一些，因此再为Softmax单独开一篇博客，介绍Softmax是如何配合Loss函数求偏导，根据梯度下降法反向传播的。



学到很多，我们下期见！

深度学习笔记——模型压缩和优化技术（蒸馏、剪枝、量化）
haopinglianlian的博客
11-30 3271
本文详细介绍模型训练完成后的压缩和优化技术：蒸馏、剪枝、量化。
深度学习知识点全面总结
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本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
机器学习--分类算法--softmax回归算法理论
weixin_35733800的博客
03-24 484
本篇内容参考《百面机器学习》《统计学习方法》 第一部分 理论概述 1 Softmax回归是Logistc回归的一般化，适用于k分类问题，针对每个类别都有一个参数向量从而组成一个参数矩阵 2 Softmax函数本质上就是将k维度实数向量压缩成另一个k维实数向量，其中每个维度取值范围是(0,1) 第二部分 理论模型 1 模型前提 1）对于数据集而言，目标属性y具有k个类别（y=1,2...
softmax回归理论
菜鸡小陈的博客
07-28 298
由于之前在跟北京交通大学的暑期课程，所以对这个内容有所了解。但是由于那个课程讲得太简略，而且不给实验课，这里参考了《动手学深度学习》（pytorch版）边学深度边学pytorch。 首先是它的特点：1. ...
softmax原理
weixin_43495441的博客
06-18 218
Softmax
深度学习基础：Softmax回归理论部分
destiny_balabala的博客
07-14 401
一、概述 前面所学的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。而在某些场景中，模型输出也可以是像图像类别这样的离散值（比如1、2、3分别表示3个类别）。此时就需要用到Softmax回归。 与线性回归不同的是，softmax回归的输出单元不止一个，有多个（如下图），并且还引入了sofmax运算，使得输出更适合离散值的预测和训练。 二、基于一个简单例子的Softmax回归模型 先引入一个简单的例子，为后续学习softmax模型做铺垫。 现在有一个图像分类问题，图像的输入高、宽均为2个像素，且色彩为灰度，这种图像的
层次Softmax相关论文整理
SYSU_BOND的博客
09-14 5530
Softmax函数是逻辑函数的一种推广，广泛应用于神经网络的多分类问题中，然而其计算复杂度与类别大小呈线性关系，在应用于语言模型、机器翻译时会带来高额的计算量，故而不少研究尝试寻找其高效的近似方法，层次Softmax便是其中一种常用的方法，本小节中将介绍层次Softmax中的一些代表模型。 1992年，Brown等人在论文《Class-based n-gram models of natural...
从0开始深度学习（8）——softmax回归
最新发布
立志成为炼丹师？
10-11 1242
深度学习从大方向上来说，就是回归预测和分类问题。假设输入一个2∗2的灰度图像，可能属于“鸡、猫、狗”三个类别中的一个，那如何在计算机中表示标签呢？最常见的想法是y123，其中的数字分别代表狗猫鸡。但是一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关，所以会使用， 即类别对应的分量设置为1，其他所有分量设置为0。在我们的例子中，标签将是一个三维向量， 其中010对应于“猫”、001对应于“鸡”、100对应于“狗”。
NVIDIA深度学习基础-理论与实践入门课程笔记及测验参考代码
一只快乐的小蒟蒻~
12-20 2444
NVIDIA深度学习基础-理论与实践入门课程笔记及测验参考代码。
从零实现深度学习框架——LSTM从理论到实战【理论】
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LSTM被用于解决RNN存在的长期依赖问题。
softmax变种论文汇总
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对于需要针对softmax损失进行改进提升的同学可能有所帮助
softmax分类器_《SV-Softmax》基于支持向量的softmax人脸识别论文解析
weixin_39949297的博客
11-25 607
Support Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition 摘要：人脸识别利用CNN获得了很多的提升，这个问题的核心在于特征的可分性。为了解决这个问题，一部分人试着探索基于挖掘的策略（困难样本挖掘和focal loss），聚焦于样本的可提供的信息。另外一部分人设计了基于margin的损失函数（angular， additive和 additive...
论文笔记 -- SOFT: Softmax-free Transformer with Linear Complexity
qq_43923588的博客
01-12 3413
ViT通过图像块序列化+自注意力机制将不同CV任务性能往前推了一把。然而，自注意力机制会带来更高的计算复杂度与内存占用。在NLP领域已有不同的方案尝试采用线性复杂度对自注意力进行近似。然而，本文的深入分析表明：NLP中的近似方案在CV中缺乏理论支撑或者无效。进一步分析了其局限性根因：**softmax self-attention** 。具体来说，传统自注意力通过计算token之间的点乘并归一化得到自注意力。softmax操作会对后续的线性近似带来极大挑战。基于该发现，本文首次提出了SOFT(**softm
【没有哪个港口是永远的停留~ 论文解读】L-Softmax
magic_shuang的博客
11-26 1153
论文地址：Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks 摘要 提出问题：交叉熵损失和Softmax可以说是卷积神经网络(CNNs)中最常用的监督组件之一)。 尽管它简单，流行和优秀的香水 该组件没有明确地鼓励对特征的鉴别学习。 解决问题：本文提出了一种 large-margin Softmax(L-Softmax) 损失，它显式地鼓励类内紧凑和类间可分离。 此外，L-Softmax不仅可以调整所需的 margin ，而且可以避免
softmax算法
赵小越的博客
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       对于softmax而言，我听到这个其实是在LR算法的时候，这个是我第一次听到。印象加深的时刻，应该是在Word2vec的原理的部分的时候，在数学原理的前面的介绍就是softmax，下面我就将我自己的理解整理如下。         说到softmax，我觉得不得不提的就是sigmod激活函数。下面推导sigmod的求导以及他的泛化版softmax的介绍，推导，以及二者之间的不同。（偷...
深度学习笔记三：Softmax Regression
yuanchheneducn的博客
06-12 1387
Softmax回归模型整体理解回归与分类借用网上一个帖子的回复：分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所对应的类别
一篇文章看懂Softmax
fulva的专栏
11-11 936
Softmax，这个概念参考[1]解释的非常仔细，这里只做简述，先上公式： 这公式是啥子意思呢？先看一个应用： 假如我们现在有一个分类任务，如果模型足够理想，输入一张猫图，输出[1, 0]，输入一张狗图，输出[0, 1]。通常这种任务，前面会是一个深度卷积神经网络，最后会有一个全连接层，经过这个全连接层会得到图的特征向量(embedding)，我自己喜欢管embedding叫特征向量。上图中最后得到的特征向量是[1.2, 0.3]，再经过softmax： 得到了[0....
论文解读（第二部分）
m0_47714012的博客
10-14 934
无
10分钟，关于softmax，softmax loss理解
码农的科研笔记
05-24 8420
最近在开荒一篇商汤科技使用AutoML方法设计的Loss函数的文章《AM-LFS AutoML for Loss Function Search》，其中以常用的损失函数Softmax损失函数以及变种进行了分析，为了开荒方便，先对Softmax进行一个梳理总结。 【1、softmax函数介绍】 softmax是一个函数，其输出值是一个向量并取值为[0,1]，公式见下，其中代表总类别数，表示输...
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