如何理解softmax和它的损失函数

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本文深入解析Softmax函数在机器学习中的应用，阐述其如何通过迭代调整概率分布，使得与真实值对应类别的概率逐渐增大，从而优化损失函数，提升模型预测准确性。
深度学习之softmax损失函数
weixin_44715384的博客
05-21 1984
深度学习之softmax损失函数 归一化向量的每个元素均大于0小于1,且和为1 ，所以可以将其看作归属各个类别的概率。 损失函数可以看作真实类别的负对数概率，希望其越小。 import numpy as np D=784 K=10 N=128 #scores是分值矩阵，每行代表一个样本 scores=np.random.randn(N,K) print(scores.shape) #样本标签 y = np.random.randint(K,size=N) print(y.shape) #指数化分值矩
SVM损失函数和softmax损失函数
weixin_44863781的博客
12-24 2119
  对于线性模型，包括神经网络，损失函数是衡量模型输出和真实值的标准。在训练过程中，损失函数越小，表明我们的模型在训练集上越好的拟合数据。在优化模型的过程中，我们一般会采用一些优化方法，如梯度下降法，去最小化损失函数。而损失函数一般是数据和模型参数的函数，即Li=f(Xi,W)L_i=f(X_i,W)Li​=f(Xi​,W),这里的iii表示某一个样本的损失函数，Xi=(xi,yi)X_i=(\bm{x_i},y_i)Xi​=(xi​,yi​)表示该样本的特征以及标签。总的损失函数为L=1m∑LiL=\fr
深度学习中的SoftMax
最新发布
S1531585571的博客
11-01 1242
Softmax函数摘要 Softmax函数是深度学习中处理多分类问题的关键工具，它将神经网络的原始输出（logits）转换为概率分布。其核心价值在于：1）提供直观的概率解释，突出最大得分；2）便于与交叉熵损失结合进行模型训练。相比Sigmoid函数（仅适用于二分类）和Argmax函数（仅返回索引），Softmax能同时输出所有类别的概率。 工作原理：通过指数化操作消除负值并放大差距，再归一化为总和为1的概率分布。为防止数值不稳定（上溢/下溢），实际计算时会先减去最大值。 优缺点：优势包括输出标准化、数学性质
【损失函数系列】softmax loss损失函数详解
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gbz3300255的博客
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1.损失函数： 损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型的鲁棒性越好，损失函数指导模型学习。根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数，使得预测值与真值无限接近。 2.softmax loss： 它是损失函数的一种，是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。 先看softmax，其函数形式如下：其中zj就是某个神经网络全连...
【深度学习CV】SVM, Softmax损失函数
白辰甲
12-26 1万+
Deep learning在计算机视觉方面具有广泛的应用，包括图像分类、目标识别、语义分隔、生成图像描述等各个方面。本系列博客将分享自己在这些方面的学习和认识，如有问题，欢迎交流。 在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数： 平方误差损失 SVM损失 softmax损失 其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。softmax损失函数和SVM(多分类)损失函数在实际
『损失函数』softmax loss
sinat_39783664的博客
02-14 895
softmax loss介绍
模型常见损失函数、softmax、交叉熵损失函数
2302_78558540的博客
05-24 1138
在模型的训练过程中，最重要的是在计算出参数的梯度值以后，利用梯度下降算法对模型参数进行更新。如果要得到梯度值，必须先定义损失函数。损失函数主要用于衡量模型的预测值与实际值之间的误差,然后模型根据这个损失值调整参数以减小误差,从而找到最优参数值。在深度学习中，根据完成的任务，损失函数可分为两类，第一类为用于回归任务的损失函数，第二类为用于分类任务的损失函数。例如，若有 3 个类别且真实类别为第 2 类，则 y=[0,1,0]。​（未归一化的原始分数），记为 z=[z1​,z2​,...,zC​]。
softmax回归+损失函数笔记
m0_63276919的博客
10-14 822
真实值的区别回归问题变为分类问题，由单输出变为多输出。
softmax交叉熵损失函数深入理解（二）
m0_61363749的博客
08-11 9142
前期博文提到经过两步smooth化之后，我们将一个难以收敛的函数逐步改造成了softmax交叉熵损失函数，解决了原始的目标函数难以优化的问题。Softmax 交叉熵损失函数是目前最常用的分类损失函数，本博文继续学习Softmax 交叉熵损失函数的改进，详细的理论参考论文《基于深度学习的人脸认证方法研究》，这篇论文真的太棒了，是我见过最优秀的专门针对损失函数进行深入研究的杰作。...
softmax+交叉熵损失函数的数值举例
Thomas_Cai的记忆殿堂
12-11 876
交叉熵数值举例
深度学习——Softmax回归+损失函数（笔记）
jbkjhji的博客
11-26 1280
猫”（1，0，0）、对应于“鸡”（0，1，0）、对应于“狗”（0，0，1）。①优点：即使当预测值跟真实值相差大，但是梯度一直是常数，权重更新的时候不会相差太大，比较稳定。损失函数的个人理解：输入一张照片y=(猫，狗，兔)，真实值y=(0,1,0)④需要更置信的识别正确类（大余量）：真正的类和其他的类拉开距离。好处：真实值和预测值远的时候，梯度是常数，权重更新变得均匀。1.Softmax回归，名字是回归，其实是一个分类问题。真实值和预测值接近的时候，梯度慢慢变小，没有大幅度更新。②分类是预测一个离散类别。
softmax、softmax损失函数、cross-entropy损失函数
zhaotun123的博客
01-27 7460
softmax softmax ，顾名思义，就是 soft 版本的 max。 在了解 softmax 之前，先看看什么是 hardmax。 hardmax 就是直接选出一个最大值，例如 [1，2，3] 的 hardmax 就是 3，而且只选出最大值，非黑即白，但是实际中这种方式往往是不合理的，例如对于文本分类来说，一篇文章或多或少包含着各种主题信息，我们更期望得到文章属于各种主题的概率值，而不是简单直接地归类为某一种唯一的主题。这里就需要用到soft的概念，即不再唯一地确定某一个最大值，而是为每个输出分类
softmax 损失函数
Tompul的博客
03-22 1363
softmax 损失函数 1.softmax 损失函数：归一化指数函数，可以将一个K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使每一个元素的范围在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。 softmax loss包含三个部分：指数化、归一化、取-log(x) ①指数化：是指将一个样本中各个分类的得分指数化，使得各分类的得分都大于等于0，也就是将每个分数x变为ex，而ex函数大于0，即保证了非负性...
softmax损失函数
Hai0bin1Wang2的博客
09-16 2505
softmax损失函数信息熵交叉熵softmax损失函数 信息熵 首先我们来介绍一下信息熵。信息熵又叫KL散度，是信息的平均编码长度。给定信息出现的概率向量p=(p1,p2,...,pn)p = (p_1,p_2,...,p_n)p=(p1​,p2​,...,pn​)，其中pip_ipi​为第iii条信息出现的概率，那么信息的平均编码长度为H(p)=∑inpilog⁡1piH(p)=\sum_i^...
Softmax损失函数
张洁的笔记
12-17 3158
上一篇博客讨论了SVM的损失函数，本篇博客主要来讨论softmax的损失函数以及两者之间的差别。
softMax的损失函数
pzj636484的博客
03-11 1404
K分类，第k类的参数为 ，那么，神经网络中softmax层其实是一个线性网络，所以有这个 ；则概率 ， 因此概率密度为： 因此最大似然函数为： 这其实是交叉熵的相反数，对最大似然函数取最大值就是对交叉熵取最小值。上式中的 其实在同一个样本中只有一个为1； 和逻辑斯蒂回归有一样的形式。 对于下式y是标签， 是输出预测值。假设y=[0，1，0，0]，=[0.3，0.4，0.1，0.2] 单个训练样本损失函数 ...
深度学习-softmax损失函数
Cutepingping的博客
01-21 1万+
softmax损失函数softmax函数定义 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，从而进行多分类！ softmax计算公式，假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值为： Si=ei∑jejS_i = \frac{e^i}{\sum_j e^j} 对于softmax定义比较简单，当我们在应用多
Logistic 回归的三个视角（极大似然估计/熵/形式化损失函数）
Leo_Xu06的博客
01-04 3679
介绍 Logistic的基本形式： 需要明确的概念： 逻辑回归解决的不是回归的问题，而是分类的问题 逻辑回归是线性模型，其中sigmoid函数只是非线性激活函数 极大似然视角下的Logistic 极大似然与伯努利分布 假设 x,y∼B(±1,p)x, \, y \sim B(\pm1,p) 考虑一个二分类问题：f(x)→{+1,−1}f(x)\rightarrow \
softmax和交叉熵损失函数
08-16
softmax 和交叉熵损失函数经常一起使用，尤其在多类别分类任务中。 softmax 是一种常用的激活函数，它将模型的原始输出转化为表示概率的输出。softmax 函数通过对原始输出进行指数运算，并进行归一化，将每个类别的得分转化为该类别的概率值。softmax 函数的数学表达式如下： ``` softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j)) ``` 其中，x_i 是模型的原始输出，exp 是指数函数，sum 表示对所有类别的输出进行求和。 交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。在多类别分类任务中，交叉熵损失函数可以用于衡量模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。交叉熵损失函数的数学表达式如下： ``` cross_entropy(y, p) = -sum(y_i * log(p_i)) ``` 其中，y 是真实标签的概率分布，p 是模型预测的概率分布，log 是自然对数函数。 在多类别分类任务中，通常将模型的原始输出经过 softmax 函数转化为概率分布，并将概率分布作为交叉熵损失函数的输入。通过最小化交叉熵损失，可以使得模型的预测结果更接近真实标签，并优化模型的参数。 需要注意的是，softmax 和交叉熵损失函数是一对常用的组合，但在其他任务或特定场景下，可能需要选择其他适合的激活函数和损失函数。
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