机器学习之softmax和cross-entropy

最新推荐文章于 2025-06-18 08:06:08 发布
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博客参考相关来源，指出softmax函数可表示分类结果的概率分布，是对概率分布的一种刻画。基于此概率分布，可用cross - entropy（交叉熵）来定义损失函数。

参考来源https://blog.youkuaiyun.com/haolexiao/article/details/72757796

定义
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所以softmax函数所表示的可以看成为对分类结果的概率分布。
softmax可以看成对概率分布的一个刻画，所以既然有概率分布，就可以用cross-entropy来定义损失函数

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关于softmax_cross_entropy_with_logits以及sparse_softmax_cross_entropy
the_little_fairy___的博客
11-10 1161
1、softmax_cross_entropy_with_logits() 函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) 注意： 1、这个操作的输入logits是未经缩放的，该操作内部会对logits使用softmax操作。 ...
关于交叉熵（Cross Entropy）与Softmax
qqq_aaa_zzz1的博客
08-20 4896
目录 写在前面 KL散度 交叉熵 Softmax 交叉熵与Softmax的关系 交叉熵损失 Softmax的求导 堆叠+向量化 其他关于Softmax函数的问题 赠品 写在前面 Softmax、交叉熵、交叉熵损失是机器学习与神经网络模型的重要组成部分，一般来说，Softmax一般用于criterion(标准)，交叉熵与交叉熵损失用来衡量模型预测与实际结果间的差别并产生用于反向传播的梯度。...
softmax 函数以及相关求导过程+交叉熵（Cross entropy）
ytusdc的博客
06-15 7306
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...
Softmax和Cross-entropy是什么关系？
zandaoguang的博客
06-02 571
公众号关注“视学算法”设为 “星标”，DLCV消息即可送达！来自 |知乎 作者 | 董鑫https://www.zhihu.com/question/294679135/answ...
Softmax和Cross-entropy是什么关系
LifeBackwards的专栏
11-19 709
softmax 虽然简单，但是其实这里面有非常的多细节值得一说。 我们挨个捋一捋。 1. 什么是 Softmax？ 首先，softmax 的作用是把 一个序列，变成概率。 他能够保证： 所有的值都是 [0, 1] 之间的（因为概率必须是 [0, 1]） 所有的值加起来等于 1 从概率的角度解释 softmax 的话，就是 2. 文档里面跟 Softmax 有关的坑 这里穿插一个“小坑”，很多d...
理解Logits、Softmax和softmax_cross_entropy_with_logits的区别
最新发布
qq_29715355的博客
06-18 1180
在机器学习尤其是深度学习中，分类问题是一个常见的任务。在解决分类问题时，我们需要将模型的输出转换为概率分布，以便确定每个类别的可能性。同时，我们需要一个损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而进行模型的训练和优化。在TensorFlow中，logitssoftmax和是与这些任务相关的重要概念和函数。
softmax，CrossEntropyLoss 与梯度计算公式
jiongjiongai的博客
03-07 2844
函数 softmax⁡\operatorname {softmax}softmax 的 定义 对于任意一个 nnn 维向量 X=(⋮xi⋮)X = \begin {pmatrix} \vdots \\ {x}_{i} \\ \vdots \end {pmatrix}X=⎝⎜⎜⎛​⋮xi​⋮​⎠⎟⎟⎞​ ，定义 softmax⁡(X)=(⋮exi∑jexj⋮)\operatorname {softm...
交叉熵（Cross-Entropy）损失函数，对softmax的输出的梯度，为什么等于对应类别的概率减去标签值?
m0_51955470的博客
07-10 682
交叉熵损失函数在深度学习中经常用于多分类任务，特别是结合softmax函数输出的情况下。理解交叉熵损失函数对softmax输出的梯度为什么等于预测概率减去标签值，需要从数学推导和直觉上理解。Softmax 函数回顾Softmax函数将网络最后一层的输出（通常是一个向量）转换为每个类别的概率分布。给定一个输入向量zz1​z2​zk​))softmaxzi​∑j1k​ezj​ezi​​这里zi​。
机器学习----交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数
lmy050813的博客
03-22 6278
损失函数是指一种将一个事件（在一个样本空间中的一个元素）映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。信息熵的值越小，表示系统的不确定性越低。例如，在机器学习中，相对熵常用于比较真实数据的分布和模型预测的分布之间的差异，以评估模型的性能。它可以用于评估两个模型或概率分布的相似性，比较数据分布的差异，以及在熵最小化的框架下进行优化等。对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。上面说的都是一个样本的时候，多个样本的表达式是:多个样本的概率即联合概率，等于每个的乘积。
深度学习基础（机器学习）代码：2、单层全连接层（FC）多分类任务（softmax+cross entropy）
06-16
在数学上，softmax函数可以将一个含任意实数的K维向量“压缩”成另一个K维实向量，使得向量中每个元素的取值都在(0,1)区间内，且所有元素之和为1。这种特性使得softmax函数非常适用于概率计算，能够将网络输出的原始...
softmax_cross_entropy
yy2050645的博客
11-11 941
在tensorflow中对于分类问题采取的损失函数常常使用cross_entropy损失函数,我们常用的函数如下所示 cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y_hat_tensor, labels=y_true) 其中,logits参数是用来填写神经网络输出层输出的tensor的,而labels是用来传入...
softmax和cross-entropy
贱小杜的博客
04-18 299
参考博客原文：softmax和cross-entropy是什么关系？ - 董鑫的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/294679135/answer/885285177 softmax softmax 的作用是把 一个序列，变成概率。 他能够保证： 所有的值都是 [0, 1] 之间的（因为概率必须是 [0, 1]） 所有的值加起来等于 1 softmax...
softmax 和 cross_entropy之间的关系
weixin_45209433的博客
02-25 735
一、理论计算 softmax公式：Sj=eaj∑k=1Neak S_j = \frac{e^{a_j}}{\sum_{k=1}^Ne^{a_k}}Sj​=∑k=1N​eak​eaj​​ cross_entropy的公式：H=−∑k=1NPKlog(Sk)H = -\sum_{k=1}^NP_Klog(S_k)H=−k=1∑N​PK​log(Sk​) 在网络中，softmax+cross_entropy计算loss的过程如下： 二、pytorch中的cross_entropy pytroch 中的cross
softmax和cross_entropy
laolu1573的专栏
03-03 1544
softmax函数： 代码示例： # -*-coding: utf-8-*- import tensorflow as tf # our NN's output logits = tf.constant([ [1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 2.0, 3.0]]) # steps1 do softmax y =
pytorch （四）F.softmax cross_entropy confusion_matrix stack
power的专栏
10-28 419
import numpy as np import torch.nn.functional as F import torch >>> F.softmax(x, dim=0) tensor([[0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333], [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333], [0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333, 0.3333]]) >&...
softmax cross_entropy
Bismarckczy的博客
11-10 250
softmax函数作用 交叉熵代价函数的优点 一般的代价函数比如二次代价函数，对参数w或者b求偏导之后，结果和激活函数的导数成正比，也就是说当激活函数导数很小的时候(随机初始化导致激活函数输入小，从而对应导数大)，学习就会变得很慢。 而如果使用交叉熵的代价函数，最后激活函数的导数项会抵消，只剩下x和激活函数本身，w的梯度只和输入值与实际值之间的差值成正比，也就是说，误差越大，学习速率就会越快。 ...
softmax_cross_entropy_with_logits和softmax有什么区别
03-11
嗯，用户现在问的是`softmax_cross_entropy_with_logits`和`softmax`的区别。首先，我需要确认这两个概念在TensorFlow或者机器学习中的具体含义。根据之前的知识，`softmax`是一个激活函数，用于将logits转换为概率...
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