卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

最新推荐文章于 2019-12-03 17:29:42 发布
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深度学习tensorflow入门-CNN
DavenCheung
12-08 5042
请支持原文博客地址 BlogCNN简介这里对CNN只做非常简单的介绍，具体的细节，后面的博文会讲到。CNN代表的是Convolutional Neuron Network，这里的Convolution指的卷积，主要是用来对图片的进行进行降维，除了卷积，还有一个pooling的操作，作用也是用来将维的，不过两者的原理不同。其实一开始训练的图片的时候，一般都直接使用我们的一片教程那样的方法，将层数增多
MNIST手写数字识别之Tensorflow实现---全连接实现
qq_36201400的博客
09-04 341
import tensorflow as tf # 用tensorflow 导入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 设置按需使用GPU config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.InteractiveSe.
关于tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数的区别
史丹利复合田的博客
07-16 1万+
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(记为f2) 之间的区别。 f1和f3对于参数logits的要求都是一样的，即未...
[tensorflow损失函数系列]softmax_cross_entropy_with_logits
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
08-26 3180
softmax_cross_entropy_with_logits原创文章,请勿转载!!函数定义def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name labels=None, logits=None,
pytorch API crossentropy
weixin_43758551的博客
12-03 151
cross_entropy =softmax +log +nll_loss 41输入直接一步到位 而42 需要 在19作为基础上进行34 40 以及42最终的操作
20. softmax softmax-loss cross-entropy交叉熵1
08-03
softmax loss是深度学习中常用的一种损失函数，尤其在多分类问题中，它与softmax函数结合，能够将神经网络的输出转化为概率分布。softmax函数将每个类别的得分转换为归一化的概率值，确保所有类别的概率和为1。...
卷积神经网络系列之softmax loss对输入的求导推导
AI之路
03-20 2万+
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），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对损失函数求梯度是怎么求的真的了解吗？相信很多人不一定清楚。虽然网上的资料很多，但是质量参差不齐，常常看得眼花缭乱。为了让大家少走弯路，特地整理了下这些知识点...
Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解
NeilPy的博客
07-14 2万+
最近看了一些Pytorch的代码，代码中使用了Log_Softmax方法，Loss函数使用了NLLLoss，作为深度学习新手，便上网查了一些资料，将相关知识总结记录以下。 本文主要参考了这篇文章，在此基础上加入了一些自己的理解。 Softmax 我们知道softmax激活函数的计算方式是对输入的每个元素值x求以自然常数e为底的指数，然后再分别除以他们的和，其计算公式如下： Softmax(xi)=...
tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程及代码演示
littlehaes的博客
10-26 1万+
欢迎访问我的个人主页 tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.将logits转换成概率；2.计算交叉熵损失 1.将logits转换成概率 比如某个logits = [2, 7, 5],使用softmax将logits转换成概率,就是按照公式:ex∑ex\frac {e^x}{\sum e^x}∑exex​计算logits中每个元素的...
tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数
weixin_30610755的博客
07-22 129
1、softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 解释：这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。 对于每个独立的分类任务，这个函数是去度量概率误差。比如，在 CIFAR-10 数据集上面，每张图片只有...
TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用（理论）
lyb3b3b的专栏
06-06 827
Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy 以下交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，因为它在函数内部进行了sigmoid或softmax操作 （一）tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) _...
TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用
iMuMu的博客
03-17 314
     直接上别人的链接：http://dataunion.org/26447.html   
TensorFlow个人学习整理
小鲸鱼的天空
08-23 447
tensorflow支持的数据类型：实数（tf.float32、tf.float64）、整数（tf.int8、tf.int16、tf.int32、tf.int64、tf.unit8）、布尔型（tf.bool）和复数（tf.complex64、tf.complex64） 卷积运算函数列举 # 以下两个卷积函数的区别：tf.layers.conv2d是对tf.nn.conv2d的一个封装，提供了...
PyTorch(总)——PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录
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hudongloop的博客
06-28 12万+
这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋^_^! BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch...
Softmax vs. Softmax-Loss VS cross-entropy损失函数 Numerical Stability(转载)
weixin_33937499的博客
10-20 1001
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...
tensor小白记录一些解决掉的难以解决的错误（二）——tensorflow
betsy_w的博客
05-16 621
1.    出现Nan in summary histogram for: conv1/W_conv1/histogram如图：当训练到2700的时候，loss的值出现了一个nan的表示。于是，从做毕业设计就“畅游”（畅游个毛线哦，都快逆死了...）在百度搜索中的我，开始上网查阅解决办法。查到是因为使用了:cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(y_...
tensorflow simple conv lenet
u010114231的博客
07-07 315
import mnist from mnist import read_data_sets import tensorflow as tf from tensorflow import models from tensorflow import python from tensorflow import tensorboard from tensorflow import tools
同时使用softmax和nn.crossentropyloss
06-07
softmax函数和nn.CrossEntropyLoss通常在深度学习...通常在神经网络的输出层使用softmax函数，然后将输出结果输入到CrossEntropyLoss中进行损失计算。这样可以使神经网络的输出结果更加准确，并且提高分类模型的性能。
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