Softmax和交叉熵损失

最新推荐文章于 2026-01-05 20:42:29 发布
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#人工智能 #算法

由于y是one-hot编码只有真实类别那里值为1，如y1=[0,1,0,0]，真实类别为第二类，所以-\sum_{i}y_{i}log\hat y_{i} 除了真实类别那一项 y 以外的所有项 j 都消失了

wander404
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softmax 和 交叉熵损失函数
h661975的博客
09-24 215
为了解决分类问题
模型常见损失函数、softmax、交叉熵损失函数
2302_78558540的博客
05-24 1142
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 和交叉熵损失函数
weixin_44853840的博客
08-10 5018
目录Softmax 函数交叉熵损失函数学习率衰减策略 Softmax 函数 Softmax 函数函数是机器学习和深度学习中相当常用到的函数，它的公式如下: softmax(S)=esk∑jesj softmax(S)=\frac { e ^ { s _ { k } } } { \sum _ { j } e ^ { s _ { j } } } softmax(S)=∑j​esj​esk​​ 其中 ???????? 表示的是输入到 Softmax 函数的数据。Softmax 函数具体的作用是将输入标准化到
【Deep Learning】Softmax和交叉熵损失函数
pangpd的博客
02-15 1692
前言 ​ SoftMax和Sigmoid是搭建神经网络时常见的两种激活函数。由于最近在做一个多分类的任务，使用到了Softmax函数，这里仅简单提一下Sigmoid，详细介绍Softmax函数。 Sigmoid ​ Sigmoid函数由下列公式定义 ​ Sigmoid函数的图形如S曲线 SoftMax Sigmoid函数由下列公式定义 softmax 的作用是把 一个序列，变成概率。 s...
sigmoid、softmax和交叉熵损失函数
xiaohuihui1994的博客
06-29 7165
这几个概念看似简单，但很多人应该还是模模糊糊，并没有十分搞清楚，主要疑惑的点应该就是下面几个问题。 1.sigmoid和softmax的关系？ 参考 2.二分类时，最后的输出层应该是1个神经元还是2个神经元？ 参考 3.多分类包括了两种(单标签多分类，例如常见的mnist十分类，每一个样本都只可能属于0-9中的其中一个，多标签多分类，一个样本可以属于多个标签) 参考 ...
softmax+交叉熵损失函数的数值举例
Thomas_Cai的记忆殿堂
12-11 885
交叉熵数值举例
图示Softmax及交叉熵损失函数
Abner
09-14 2万+
Softmax函数 Softmax是将神经网络得到的多个值，进行归一化处理，使得到的值在之间，让结果变得可解释。即可以将结果看作是概率，某个类别概率越大，将样本归为该类别的可能性也就越高。Softmax就如下图（借鉴李宏毅老师的课件） SoftMax 为了更加清晰的看清整个过程，我将其制作成gif，如下图所示： Softmax的工作过程 交叉熵： 假设和是关于样本集的两个分布，其...
简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导
热门推荐
绝望的乐园
09-20 7万+
来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~ softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程，还可以对梯度传播的问题有更多的思考。 softmax 函数 softmax(柔性最大值)函数，一般在神经网络中， softmax可以作为分类任务的输出层。其实可...
softmax函数与交叉熵损失详解
酒酿小圆子呀～
05-13 4384
由于Softmax函数的数值计算过程中，很容易因为输出节点的输出值比较大而发生数值溢出的现象，在计算交叉熵的时候也可能会出现数值溢出的问题。softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（也就是值对应最大的）结点，作为我们的预测目标！结果还是挺明显的，经过使用指数形式的Softmax函数能够将差距大的数值距离拉的更大。
一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数
m0_62881487的博客
09-26 1万+
1. 熵是一个物理学概念，它表示一个系统的不确定性程度，或者说是一个系统的混乱程度。2. 信息熵：一个叫香农的美国数学家将熵引入信息论中，用来衡量信息的不确定性，并将它命名为 “香农熵” 或者 “信息熵”。
【深度学习】softmax和交叉熵的配合求导
Dong_ZH的博客
03-02 9729
在分类问题中，尤其是在神经网络中，交叉熵函数非常常见。因为经常涉及到分类问题，需要计算各类别的概率，所以交叉熵损失函数又都是与sigmoid函数或者softmax函数成对出现。
Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
12-30 834
摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
m0_53104033的博客
12-31 872
本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
2025年终总结
李梨同学的博客
12-31 841
以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
6神经网络框架
疯帽子的博客，满脑子都是些“为什么乌鸦像写字台”的问题
12-27 1933
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
【金猿CIO展】上海康展物流有限公司董事长兼CIO王浩：AI驱动数智化转型——医药物流供应链的全链路革新之路
数据猿
01-04 348
未来，我们将继续聚焦技术创新与服务升级，深化人工智能、物联网等技术在全场景的应用，以更高效、更合规、更智能的供应链服务，助力大健康产业发展，致力于成为专业医药物流最佳服务商，与行业伙伴共同构建更具韧性与价值的供应链生态。：建立全链路透明服务体系，客户、委托方、康展物流、承运商派送商四方均可通过WEB端、移动端实时跟踪订单信息、物流状态、车辆位置与温度数据，实现发货通知、时效跟踪、回单状态查询、异常反馈等全流程可视化，变被动查询为主动感知。数智化转型的终极目标，是实现运营模式的升级与服务价值的重塑。
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)
CoderJia的学习之路
01-01 960
本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
2025年智能体架构与主流技术深度研究报告：从生成式AI迈向自主执行层
chengoodflower的博客
12-30 823
在2025年，智能体的记忆技术已经超越了简单的向量检索增强生成（Naive RAG），向着结构化、分层化和具有自我管理能力的**操作系统级记忆（OS-Level Memory）**演进。这简化了智能体的架构，使得开发者无需维护独立的推理服务即可实现高质量的检索。：在多智能体系统（Multi-Agent Systems）中，o3 被广泛用于担任“编排者（Orchestrator）”或“团队领导（Team Lead）”的角色，负责将模糊的用户需求转化为具体的子任务序列，并分配给其他更快速的模型去执行。
以 JoyAgent-JDGenie 项目为例：如何利用 AI Agent 高效学习开源框架
最新发布
caicongyang
01-05 604
本文以JoyAgent-JDGenie项目为例，介绍利用AI技术高效学习开源框架的方法。
softmax和交叉熵损失例题
01-08
### Softmax 和交叉熵损失的应用 在机器学习领域，尤其是神经网络中，Softmax 函数通常与交叉熵损失一起使用来处理多分类问题。下面是一个简单的 Python 实现示例，展示了如何计算 softmax 输出以及应用交叉熵损失...
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