Softmax详解及其反向传播过程推导

最新推荐文章于 2024-06-28 13:30:09 发布
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#Softmax

Softmax函数公式
在这里插入图片描述

传统的逻辑回归模型（Logistic Regression，LR）主要解决二分类题，Softmax则是逻辑回归模型在多分类问题上的推广。所以我们从分析LR模型入手

从LR二分类模型理论与Softmax之间的联系

1、LR线性模型公式
在这里插入图片描述2、LR二分类理论依据

（1）logistic回归是处理二分类问题的，所以输出的标记y={0,1}

并且线性回归模型产生的预测值是一个实值Z=w’'x+b，所以我们将实值z转化成0/1值便可，这样有一个可选函数便是“单位阶跃函数”：
在这里插入图片描述
这种如果预测值大于0便判断为正例，小于0则判断为反例

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Softmax 反向传播公式推导
qq_36767053的博客
08-18 2218
深度学习多分类问题中，最后一层通常会用Softmax输出每个类别的概率，然后计算交叉熵损失进行反向传播。 Softmax公式为： 当对Softmax函数进行求导时，可以分为两种情况： （1）当 k=ik=ik=i 时： 根据sofrmax公式，上式可以化简为： （2）当 k≠ik \neq ik​=i 时： 上述两种情况加起来便可以得到最终的反向传播公式： 参考： https://blog.youkuaiyun.com/Charel_CHEN/article/details/81266575 ...
超详细的softmax的反向传播梯度计算推导
weixin_43217928的博客
03-10 3299
Softmax及其求导正向传播求导 正向传播 为了方便理解，若输入，输出只有3个变量（下面的普通性情况不太理解的可以带入此特殊情况帮助理解）。 输入：输出层神经元 Z = [z1z_1z1​, z2z_2z2​, z3z_3z3​]，分类标签 Y = [y1,y2,y3y_1, y_2, y_3y1​,y2​,y3​]（Y是one-hot标签，只有一个yiy_iyi​值为1，其他全为0) 输出：...
公式推导(四)——Softmax的反向传播
weixin_44441131的博客
06-02 1149
参考文献
激活函数softmax的反向推导
Buevara的博客
06-11 1298
激活函数softmax
Softmax 与交叉熵损失函数的反向传播公式推导
zhangchaosd的博客
10-09 2134
Softmax 与交叉熵损失函数的反向传播公式推导 一、正向传播 用一个 X 举例，假设 S 为最后一层全连接层的输出，S 是一个长度为 c 的行向量，其中元素的含义为 c 个类分别的得分，即 s1s_1s1​ 为 X 在第一个类的得分，以此类推。 S={s1, s2, s3, …, sc}(1) \huge S=\{s_1,\ s_2,\ s_3,\ \dots,\ s_c\}\tag{1} S={s1​, s2​, s3​, …,&n
LSTM的反向传播过程推导
优快云 人工智能
03-02 8228
【在线直播】《TensorFlow实战》作者、PPmoney大数据算法总监黄文坚老师即将开课：《使用TensorFlow创建可自动玩游戏的DQN模型》，本次课程集中讲解Deep-Q Network及其TensorFlow的实现。点击报名 近些年来，随着深度学习的崛起，RNN模型也变得非常热门。如果把RNN模型按照时间轴展开，它也类似其它的深度神经网络模型结构。因此，我们可以参照已有的方法训练...
反向传播之softmax求导
lzp_k2的专栏
11-27 765
softmax求导 [先看这个，别的网页有误导]简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 [适当看看]详解softmax函数以及相关求导过程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25723112 loss定义及本级导数 loss定义 公式： 其中： C表示数据共有C个...
GRU 的反向传播算法：推导 GRU 网络的梯度计算过程
[GRU 的反向传播算法：推导 GRU 网络的梯度计算过程](https://img-blog.csdnimg.cn/20200921203259504.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3...
循环神经网络RNN的反向传播
wd18508423052的博客
04-14 1686
1. 前言 本文主要是针对吴恩达的RNN课程的部分补充说明，吴恩达在反向传播的过程上没有细致的讲解，对我自己的学习造成了有一定的困惑，因此这里梳理一下RNN的前向反向传播，帮助自己更好的理解。 这里的符号主要采用吴恩达课程中的符号，下面先对符号进行说明。 右上标尖括号表示第个时间时间序列的对象。例如，表示第个时间序列的输入 右下标表示一个向量...
pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现
艾醒的博客
03-31 6176
SoftMax函数的简介、公式推导、公式化简，以及代码实现
softmax函数推导
01-01
softmax函数的详细推导过程，看完了就知道softmax怎么来的为什么这么弄。
深度学习笔记之循环神经网络(四)铺垫：Softmax函数的反向传播过程
静静的学习就好
05-22 1483
上一节介绍了递归神经网络前馈计算过程的基本逻辑，以及作为语言模型时，衡量一个语言模型的优劣性指标——困惑度。本节介绍Softmax函数的反向传播(Backward Propagation,BP)过程。
softmax函数反向传播
Wild_Young的博客
12-13 3249
1.softmax函数 设，， 则，显然。 例如：，则 2.softmax函数求导 （1）当i=j时 （2）当i!=j时 综上所述： 所以 3.softmax 函数的一个性质 这里X是向量，c是一个常数。下面证明左右两边的每一个分量相等。 证明： 实际应用：为了防止溢出，事先把x减去最大值。最大值是有效数据，其他值溢不溢出可管不了，也不关心。 4.softmax函数+交叉熵代价函数 这里的是真实值，是训练的目标，取0或1.在求导的时候是常量。是...
softmax反向传播公式推导
qq_41618978的博客
08-20 2009
前言：最近在深度学习中，了解到多分类的softmax算法，且利用该算法在进行反向传播时除了损失函数与sigmoid的损失函数不一样，其他梯度递推基本一致。这里主要对softmax算法的反向传播求解dZ进行了公式推导。其他部分与sigmoid算法求解一致。 符号说明 ...
手动推导softmax神经网络反向传播求导过程——神经网络之softmax(6)
石头的博客
05-09 1456
通过对本系列的学习，你可以全面的了解softmax的来龙去脉。如果你尚不了解神经网络，通过本系列的学习，你也可以学到神经网络反向传播的基本原理。学完本系列，基本神经网络原理就算式入门了，毕竟神经网络基本的网络类型就那几种，很多变种，有一通百通的特点。
基于计算图的Softmax层反向传播推导
ZyuHoiMing
10-30 1062
0. 前言 经朋友推荐，近日阅读斋藤康毅先生编写的《深度学习入门 · 基于Python的理论与实现》，书本十分通俗易懂，在Chapter 5 —— 反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程，但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候，将Softmax函数与交叉熵计算函数直接相连，视为同一个层次，并且给出这个层次的反向传播计算图推导，这篇文章主要关注于...
多分类（Softmax）交叉熵损失函数反向传播推导
Wilhelm_M的博客
06-28 657
上面这一点也提醒我们，多分类交叉熵损失函数只适用于单标签的多分类任务，不适用于该函数训练多标签分类任务（本人惨痛教训），切记。在上一篇随笔中，我提到了多分类（Softmax）交叉熵损失函数反向传播为。注意到，上式右边偏导数的算法取决于。所求的反向传播，实际上是损失函数。因为对于多分类任务，真实值。是否相等，因此我们将上式分开。，但并未证明，现将证明过程附上。是one-hot向量，所以。
Softmax分类和两层神经网络以及反向传播的代码推导
青山渺渺
09-11 2002
在jupyter中写的代码，要import需要下载成为.py文件，import之后如果.py文件中的内容有了修改需要重新打开jupyter，很麻烦，现在在import之后加上以下代码，更改.py文件后就不需要重新打开jupyter了。将之前的数据构建整合成一个方法，注意这边的归一化操作是将每个特征减去对应的特征点最大值，这和softmax中一组得分减取改组得分的最大值不一样。读完这两篇对反向传播中的链式求导有了基础了解，下面就是一个二层神经网络的反向传播的推导过程（字丑），其中softmax部分的推导。
反向传播公式
最新发布
04-19
好的，用户现在想了解反向传播算法的公式详解和推导过程。我需要结合之前的回答和提供的引用资料，整理出一个清晰的推导过程。 首先，用户之前的问题已经涉及了反向传播的基本原理和实现步骤，现在需要更深入的公式...
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