cs231 softmax函数求导

最新推荐文章于 2025-03-17 20:33:28 发布

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分类专栏： AI & Big Data案例实战课程

热烈祝贺Gavin大咖2024年北京航空航天大学两本新书《Transformer&ChatGPT解密：原理、源码及案例》、《Transformer& Rasa 解密: 原理、源码及案例》出版发行

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本文详细探讨了cs231课程中softmax函数的求导过程，涉及神经网络中的概率分布计算及其在分类任务中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

cs231 softmax函数求导:

import numpy as np


def softmax_loss_naive(W, X, y, reg):
    """
    Softmax loss function, naive implementation (with loops)
    Inputs have dimension D, there are C classes, and we operate on

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深度学习Loss function之Softmax中的矩阵求导

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最近在重温CS231n的Assignment，采用SGD进行参数更新，在back propagation计算gradient时经常涉及到矩阵运算的的“求导”，在许多代码中该步骤仅需进行一次矩阵乘法，对其实现背后的推导没有进行说明，自己只有照抄死记硬背，但是毕竟只有明白背后的原理才能举一反三，在遇到其他需要对矩阵进行求导的情况时能够自己解决，因此今天我试着推导了一下，并且希望记录下来方便以后查阅：

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