关于softmax 函数求导

最新推荐文章于 2025-10-01 07:20:08 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-01 07:20:08 发布 · 1.3k 阅读 · 0

本文探讨了Softmax损失函数的导数计算方法，并详细解释了其在机器学习中的应用。通过数学公式推导，帮助读者理解Softmax函数及其损失函数如何在分类任务中发挥作用。
softmax及其求导过程
ZJE
09-08 1万+
1.softmax softmax多用于多分类问题，它会把网络的输出变成概率，公式如下： softmax一般会和交叉熵结合在一起，因为交叉熵的输入是概率，而softmax就可以把网络的输出变成对应等比例的概率。 2.softmax求导过程： 假设求导时，有如下x： s 为网络输出，第一个输出节点为，第二个为，以此类推第 i 个输出节点为...
softmax函数
这个函数可导的博客
03-31 6885
本文先介绍了softmax的函数公式，并详细推导了softmax函数公式的求导过程，然后说明了softmax的溢出问题，并探讨了解决方法，最后提及了softmax函数在多分类问题中的应用。
神经网络之Softmax激活函数求导过程
最新发布
无风听海
10-01 893
项目内容函数定义siezi∑jezjsi​∑j​ezj​ezi​​对自己求导∂si∂zisi1−si∂zi​∂si​​si​1−si​对他人求导∂si∂zk−sisk∂zk​∂si​​−si​sk​Jacobian 矩阵Jdiags−ss⊤Jdiags−ss⊤应用多分类输出层、交叉熵损失的梯度计算。
卷积神经网络系列之softmax loss对输入的求导推导
热门推荐
AI之路
03-20 2万+
我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对损失函数求梯度是怎么求的真的了解吗？相信很多人不一定清楚。虽然网上的资料很多，但是质量参差不齐，常常看得眼花缭乱。为了让大家少走弯路，特地整理了下这些知识点...
Softmax函数求导
hxh的博客
06-11 1007
整理了一下Softmax函数求导的推导过程。
关于softmax及其求导
AI_xue
09-12 1839
一、softmax介绍 定义：将si替换成aj 应用：分类问题结果的归一化处理 二、sofmax求导 C为交叉熵损失函数： 导数： 为什么要将下角标通过j和i区分呢？ 如图，在这种情况下，其他类别预测的y值也会 影响softmax的结果。 ①如果i=j：ai * （1 - ai） ②如果i≠j：-ai * aj 与交叉熵损失函数结合结果为： = ai - yi 参...
对softmax函数求导【1】
gongdiwudu的专栏
07-27 1088
在这篇短文中，我们将计算softmax函数的雅可比矩阵。通过运用一个巧妙的计算技巧，我们将使推导过程变得非常简短。然后，我们将利用得到的雅可比矩阵计算分类交叉熵损失的梯度。
softmax函数求导
09-06
- *2* [softmax及函数求导](https://blog.youkuaiyun.com/qq_41357569/article/details/120410841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_...
python softmax函数求导
06-19
对于softmax函数，其导数（也称为雅可比矩阵）是这样的： ∂softmax(x)_i / ∂x_j = softmax(x)_j * (softmax(x)_i - δ_ij) 这里的 δ_ij 是 Kronecker delta 函数，当 i 等于 j 时为 1，否则为 0。这意味着只有...
Softmax求导
亲亲Friends的博客
04-22 930
softmax的方程为： p=softmax(z) where pi=ezi∑j=1kezjfor i=1,⋯ ,k. \boldsymbol{p}=\text{softmax}(\boldsymbol{z})\, \text{where}\, p_i=\frac{e^{z_i}}{\sum^k_{j=1}e^{z_j}} \text{for}\, i=1,\cdots,k . p=softmax(z)wherepi​=∑j=1k​ezj​ezi​​fori=1,⋯,k. 上式中p\boldsymbol{
softmax求导
grllery的博客
07-30 8403
softmax求导
【深度学习】softmax 函数求导
gaocui883的博客
04-22 481
def _bwd(self,dLdy,X): dX = [] for dy,x in zip(dLdy, X): dxi = [] for dyi, xi in zip(*np.atleast_2d(dy, x)): # 用xi 计算yi. # 梯度：当i=j : yj - yj yj， 当i \= j : -yj yj # dyi,xi 都是矩阵，1 n_o..
softmax及函数求导
ywm_up
09-22 7457
softmax 1. 概念 softmax 的核心在于 soft，而 soft 有软的含义，与之相对的是 hard 硬。很多场景中需要我们找出数组所有元素中值最大的元素，是指上都是求的 hardmax。 softmax 定义： softmax(zi)=ezi∑j=1nezj softmax(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum^n_{j=1}e^{z_j}} softmax(zi​)=∑j=1n​ezj​ezi​​ 其中，ziz_izi​ 为第i个结点的输出值，n为输出结点的个数，即分类的类
softmax 函数以及相关求导过程+交叉熵（Cross entropy）
ytusdc的博客
06-15 7373
参考文章（需要看）： 2简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？:https://blog.youkuaiyun.com/red_stone1/article/details/80735068 一、softmax函数 softmax(柔性最大值)函数，一般在神经网络中， softmax用于多分类过程中。它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类。softmax函...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值