谈谈Softmax loss

最新推荐文章于 2021-12-22 22:30:32 发布
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AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用
AI天才研究院
06-20 1274
1. 背景介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种深度学习算法，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的核心思想是利用卷积操作和池化操作对输入数据进行特征提取和分类，从而实现对图像、语音等数据的识别和分类。本文将介绍卷积神经网络的原理、核心概念与联系、数学模型
机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）
Vinicier的专栏
11-09 8万+
1. 损失函数损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项，通常如下所示： θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,
通过定义推导和代码浅析softmax
剑启郁兰的博客
07-30 376
文章目录什么是softmaxsoftmax的损失函数softmax反向传播推导以及代码实现 什么是softmax softmax不同于sigmoid函数，用softmax后能够将有正有负的输出化为和为1的正数输出，这些输出相互影响，可以认为是概率分布，这就给很多问题的求解提供了便利。顺便一提，softmax函数在神经网络常常当做多分类神经网络输出的激活函数；另外，ReLU和sigmoid激活函数常...
谈谈softmax
yuexiaomao的博客
05-08 418
原文：https://towardsdatascience.com/softmax-activation-function-how-it-actually-works-d292d335bd78 softmax经常用，但是具体性质这些也没有了解过，正好看了个博客，记录一下： 定义： Softmax是一个激活函数，它将numbers/logits扩展为概率。Softmax的输出是一个向量（比如v），带有每个类别概率。对于所有可能的结果或类别，向量v中的概率总和为1。 ...
L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification 论文学习
calvinpaean的博客
10-13 488
Abstract 得益于DCNN，人脸验证系统在近些年取得了巨大的成功。 人脸验证系统通常包括一个使用 softmax loss 的分类网络，它将倒数第二层的输出作为特征描述，计算出给定的一对人脸图像的余弦相似度。Softmax loss 并不是优化特征，来让正样本对拥有更高的相似度得分、负样本对拥有更低的相似度得分，这就产生了分歧。作者给特征描述增加了 L2L_2L2​约束，将它们限制在固定半径的超球面上。通过现有的深度学习方法可以很容易地实现。作者证明，训练时加入这一步骤可以明显地提升人脸验证效果。在
人脸识别的LOSS（多分类Softamx）
爱破破爱科研
09-04 5909
人脸1：N应用：https://blog.youkuaiyun.com/intflojx/article/details/81278330 超多分类的Softmax 早期深度人脸识别方法，框架为CNN + Softmax，以“超多分类”这样一种比较难的任务训练CNN，强迫网络在第一个FC层形成比较紧凑的，判别力很强的深度人脸特征，之后用于人脸识别。 Softmax优缺点 Softmax是soft（...
深度神经网络损失函数和反向传导
jiangchao98的博客
12-22 5622
之前对于深度神经网络的学习，主要集中于如何更改模型结构，以及了解模型结构不同部分所起到的作用和原理。虽然对于注意力机制、GAT、LSTM、Transformer等不同结构的实现原理有了很好的了解，但是对于神经网络的损失函数和反向传导过程的理解程度较为差劲，如何设计损失函数可以更好地适应任务以及Max Pooling如何反向传导等问题一时语塞不知如何作答。回想起正好一年前看的吴恩达老师的视频，虽然对理论基础有了一定的了解，但是了解程度较为浅薄，并且由于时间紧迫并未将老师全部的视频看完吃透，现如今...
简单谈谈Cross Entropy Loss
热门推荐
时光杂货店
06-23 18万+
写在前面 分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。 回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。解决回顾问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，常用的损失函数是均方误差( MSE，mean squared ...
Softmax层或者Softmax激活函数
03-09
- **LogSoftmax**：对Softmax取对数，常与负对数似然损失（NLLLoss）结合，进一步提升数值稳定性。 --- #### 9. **实际应用建议** - **分类任务**：优先使用`Softmax + 交叉熵损失`组合。 - **多标签分类**：需...
Logistic and Softmax Regression (逻辑回归和Softmax回归)
Daniel_djf的专栏
12-12 2万+
1． 简介 逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basis function） 的线性组合，形式如下： 2． 逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题，而后者处理多分类问题，但事实上Softmax回归就是逻辑回归的
语义分割中Dice Loss原理与Python实现
boy854456187的博客
02-07 4008
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Dice Loss是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 用Dice Loss的作语义二分类分割Loss的过程中，发现自己并不知道Dice是什么，计算公式是如何得到的？那么来探索一下。 一、Dice Loss是什么？ Dice loss是Fausto Milletari等人在V-net中提出的Loss function，其源于Sørensen–Dice coefficient，是Thorvald Søre
10分钟，关于softmax，softmax loss理解
码农的科研笔记
05-24 8445
最近在开荒一篇商汤科技使用AutoML方法设计的Loss函数的文章《AM-LFS AutoML for Loss Function Search》，其中以常用的损失函数Softmax损失函数以及变种进行了分析，为了开荒方便，先对Softmax进行一个梳理总结。 【1、softmax函数介绍】 softmax是一个函数，其输出值是一个向量并取值为[0,1]，公式见下，其中代表总类别数，表示输...
干货 | 浅谈 Softmax 函数
zandaoguang的博客
03-26 1614
点击上方“视学算法”，马上关注真爱，请设置“星标”或点个“在看”来自 | 知乎 作者 |LinT链接丨https://zhuanlan.zhihu...
损失函数改进方法之A-softmax loss
evergreenswj的博客
06-11 1090
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_24143931/article/details/79033521
Softmax vs. Softmax-Loss VS cross-entropy损失函数 Numerical Stability(转载)
weixin_33937499的博客
10-20 996
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/ 卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 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...
Softmax与SoftmaxWithLoss原理及代码详解
Sundrops的专栏
07-29 7184
一直对softmax的反向传播的caffe代码看不懂，最近在朱神的数学理论支撑下给我详解了它的数学公式，才豁然开朗 SoftmaxWithLoss的由来 SoftmaxWithLoss也被称为交叉熵loss。 回忆一下交叉熵的公式，H(p,q)=−∑jpjlogqjH(p,q)=−∑jpjlog⁡qjH(p, q) = -\sum_j p_j\log q_j，其中向量 ppp是原...
论文笔记 | Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks
你的益达
06-12 759
出处：ICML 2016 论文：http://proceedings.mlr.press/v48/liud16.pdf 代码：https://github.com/luoyetx/mx-lsoftmax 摘要： 交叉熵损失与softmax一起可以说是卷积神经网络（CNN）中最常用的监督组件之一。 尽管该组件具有简单性，流行性和出色的性能，但并未明确鼓励对功能进行辨别性学习。 本文提出了一个广义的l...
softmax 函数的理解和优点
09-27 928
　　　　　　　 　　　　我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能。但有的时候我不想这样，因为这样会造成分值小的那个饥饿。所以我希望分值大的那一项经常取到，分值小的那一项也偶尔可以取到，那么我用softmax就可以了 现在还是a和b，a>b，如果我们取按照softmax来计算取a和b的概率，那a的softmax值大于b...
softmaxloss
最新发布
03-31
<think>嗯，用户想了解Softmax Loss的概念和实现方式。首先，我需要回忆一下Softmax Loss在机器学习中的作用。记得Softmax函数通常用于多分类问题，它将神经网络的输出转换为概率分布。而Softmax Loss应该是结合了Softmax和交叉熵损失函数的结果。 接下来，我应该分步骤解释。首先解释Softmax函数的数学公式，确保使用正确的LaTeX格式，比如$z_i$表示输出层的第i个节点，然后通过指数函数归一化得到概率。然后，交叉熵损失的部分，如何计算真实标签和预测概率之间的差异。 然后，可能需要提到梯度下降在优化过程中的应用，因为反向传播需要计算梯度。这里可以引用参考文献中的梯度下降内容，比如引用[2]提到的逻辑回归的梯度下降，可能和Softmax的梯度有相似之处。 还要注意用户提到的实现方式，可能需要给出一个Python的示例代码，比如用NumPy实现Softmax和损失计算。要确保代码正确，比如处理数值稳定性问题，减去最大值避免指数爆炸。 用户可能想知道为什么使用交叉熵而不是MSE，这时候可以比较两者的区别，比如引用[1]中的MSE损失，但指出在分类问题中交叉熵更合适。此外，可能还需要提到应用场景，比如在图像分类中的全连接层，引用[4]提到的全连接层的作用。 最后，生成相关问题的时候，要覆盖数学推导、实现细节、优化方法、与其他损失函数的对比以及应用场景。比如梯度计算、反向传播的实现、优化算法如Adam，以及与SVM的对比等。 要确保回答结构清晰，分点解释概念、数学表达、实现步骤和代码示例，并且引用相关文献。同时检查LaTeX格式是否正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且代码块用正确的语法高亮。</think>### Softmax Loss详解 #### 1. 概念解析 Softmax Loss是分类任务中的核心损失函数，由两部分组成： - **Softmax函数**：将神经网络输出转换为概率分布，保证输出总和为1 $$ \text{Softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^C e^{z_j}} $$ 其中$z_i$是第$i$类输出值，$C$是类别总数 - **交叉熵损失**：衡量预测概率与真实分布的差异 $$ L = -\sum_{i=1}^C y_i \log(p_i) $$ 其中$y_i$是真实标签（one-hot编码），$p_i$是预测概率[^2] #### 2. 数学推导 假设三分类问题输出$z = [3, 1, -2]$，真实标签$y = [1,0,0]$： 1. 计算Softmax概率： $$ p_1 = \frac{e^3}{e^3 + e^1 + e^{-2}} \approx 0.88 $$ $$ p_2 = \frac{e^1}{e^3 + e^1 + e^{-2}} \approx 0.12 $$ $$ p_3 = \frac{e^{-2}}{e^3 + e^1 + e^{-2}} \approx 0.00 $$ 2. 计算交叉熵损失： $$ L = -(1\cdot \log(0.88) + 0\cdot \log(0.12) + 0\cdot \log(0.00)) \approx 0.127 $$ #### 3. Python实现 ```python import numpy as np def softmax(z): exp_z = np.exp(z - np.max(z)) # 数值稳定性优化 return exp_z / exp_z.sum(axis=0) def cross_entropy_loss(y_true, y_pred): epsilon = 1e-12 # 防止log(0) return -np.sum(y_true * np.log(y_pred + epsilon)) # 示例计算 z = np.array([3.0, 1.0, -2.0]) y_true = np.array([1, 0, 0]) probs = softmax(z) loss = cross_entropy_loss(y_true, probs) print(f"Probabilities: {probs}") # [0.88079708 0.11894285 0.00026007] print(f"Loss: {loss:.4f}") # 0.1274 ``` #### 4. 关键特性 - **梯度计算高效**：反向传播时梯度可简化为$\frac{\partial L}{\partial z_i} = p_i - y_i$[^2] - **类别竞争机制**：通过指数运算放大类间差异 - **数值稳定性**：实现时需要处理指数爆炸问题（代码中减去最大值） #### 5. 应用场景 主要用于多分类任务，常见于： - 图像分类（ImageNet分类）[^4] - 自然语言处理（词性标注） - 推荐系统（物品类别预测）
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