softmax输出的交叉熵损失函数求导推导

最新推荐文章于 2022-10-20 22:57:48 发布
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本文深入讲解了Softmax函数，一种常用于神经网络分类任务的输出层函数。它能将输入转化为概率分布，使得输出结果更易于解读。通过实例，文章详细解释了Softmax如何根据输入值的相对大小，计算出每个类别的选择概率，且所有类别的概率之和为1。

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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。其实可以认为softmax输出的是几个类别选择的概率，比如我有一个分类任务，要分为三个类，softmax函数可以根据它们相对的大小，输出三个类别选取的概率，并且概率和为1。
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Bob_tensor
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【深度学习】softmax和交叉熵的配合求导
Dong_ZH的博客
03-02 9694
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。
softmax-交叉熵损失函数的求导计算推导
pq4362050的博客
02-22 1206
目前大部分多分类任务对最后一层的输出做softmax，然后使用交叉熵作为损失函数，再对loss求导反向传播来更新w，经过多轮训练得到训练好的w，这就是模型。 我相信许多刚入门的machine learninger只是知道该这么用，但是不明白为什么这样就可以更新w了，下面推导最后一层的导数 最后一层的第i个输出是 其对应的softmax处理是 输入公式太麻烦了 还是手写的吧 ...
softmax的交叉熵导数推导.docx
05-16
本文为softmax 的交叉熵 求导公式，来源于斯坦福cs224n 其中一题
输出交叉熵值
libeicuo8108的博客
01-16 309
  #!/bin/bash rm result_train_6epoch.out rm result_valid_6epoch.out for x in `seq 0 264`;do grep 'output' compute_prob_train.${x}.log |awk '{print $8;}' >> result_train_5epoch.out ...
【论文阅读笔记】GroupSoftmax交叉熵损失函数的推导
weixin_38715903的博客
09-29 2748
参考文献：https://www.zhuanzhi.ai/document/cd49eeb11c338b1feaf4e6feae84ec5d github【以simpledet为基础网络】：https://github.com/chengzhengxin/groupsoftmax-simpledet 1.能解决的问题 在不重新标注原有数据的情况下，对新的标注数据，增加某些新的类别 在不重新...
[深度学习]Softmax 交叉熵
nwpuxhld
09-16 684
交叉熵代表的是不同概率分布的相似情况,他的计算方法如下所示：其中ｙ代表的是每种类比出现的概率 cross\_entropy = -\sum y * log(y) 对于深度学习中的分类问题来说，当分类越准确的时候，上述值就越小。 但是对于神经网络来说，怎么把一个神经网络的输出转化成相应的概率呢？这就是我们接下来要说的softmax函数的作用 softmax函数的定义如下所示：我们可以看到sof
Softmax回归交叉熵损失函数求导
weixin_42717395的博客
12-04 418
softmax函数的表达式：ai=ezi∑kezka_{i}=\frac{e^{z_{i}}}{\sum_{k} e^{z_{k}}}ai​=∑k​ezk​ezi​​ 交叉熵 损失函数：C=−∑iyiln⁡aiC=-\sum_{i} y_{i} \ln a_{i}C=−∑i​yi​lnai​ 根据复合函数求导法则：∂C∂zi=∑j(∂Cj∂aj∂aj∂zi)\frac{\partial C}{\p...
多分类问题的softmax函数交叉熵损失函数推导
大风车
05-11 6569
二分类与多分类 多分类问题的交叉熵损失函数推导与二分类交叉熵损失函数推导的思想是一致的。可以先参考 二分类问题的交叉熵损失函数推导可参考二分类问题的交叉熵损失函数推导。 本文参考deeplearning 一书 6.2.2.3 Softmax Units for Multinoulli Output Distributions 好啦，开始步入正题啦～ 首先要明确一点的是，为多分类问题和二分类问题设计的模型 在 最后一层直接输出的东西那里有比较大的不同。 假设模型的输出层是全连接层，我们可以画出...
softmax交叉熵损失函数及其求导
fsdfasfawre的博客
06-05 1万+
        一般情况下，在神经网络中，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望...
熵，交叉熵与softmax
weixin_49497024的博客
08-25 650
参考视频链接：各种熵视频了解 经常说交叉熵+softmax（或者交叉熵损失函数），应该是对多分类下，softmax作为最后一层输出，交叉熵再判断这softmax的概率和真实值之间对不对（感觉不对，应该是用softmax的公式去求交叉熵简化公式中的q(ci)q(c_i)q(ci​)）。二分类其实也可以，只是不常用softmax吧。softmax和sigmoid一样可以做激活，在最后一层就叫损失，前者多分类，后者二分类。 熵：是一个物理学概念,一个系统的不确定性程度，或者说是一一个系统的混乱程度。 信息熵：一
交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导
VIEO
07-25 353
https://blog.youkuaiyun.com/jasonzzj/article/details/52017438
简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导
zjchenchujie的博客
07-03 373
转帖：https://blog.youkuaiyun.com/qian99/article/details/78046329
Softmax函数下的交叉熵损失含义与求导
Coldlebron的博客
10-20 3635
自信息、熵、交叉熵、相对熵的简介。Softmax函数与交叉熵损失函数及其求导。
交叉熵函数推导CrossEntropy
专注“目标检测”领域技术分享
10-03 3810
本文演示了如何从零推导出交叉熵函数。通过对于下面这些概念的讲解，信息量、熵、KL散度，作者演示了交叉熵是如何从信息量的概念一步步推导到交叉熵。下一步作者对于交叉熵函数进行了变形，最后推导出用softmax函数表示交叉熵函数的公式。pytorch内置了这个函数F.log_softmax来实现上面这个公式。
交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导 (Logistic Regression)
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jasonzzj的博客
07-25 11万+
前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 首先，我们二话不说，先放出交叉熵的公式： J(θ)=−1m∑i=1my(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i))),J(θ)=−1m∑i=1my(i)log⁡(hθ(x(i)))+(1−y(i))log⁡(1−hθ(...
python交叉输出_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
weixin_39905725的博客
12-04 1058
网络训练中，loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数。经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。所以加上一行就行了out1 = F.softmax(out1, dim=1)补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？当我在UCF-101数据集训练alexnet时，epoch设为100，跑...
深度学习中的信息论——交叉熵
zcg1942的博客
01-21 1206
信息量，可以说就是在将信息量化。首先信息的相对多少是有切实体会的，有的人一句话能包含很多信息，有的人说了等于没说。 我们还可以直观地感觉到信息的多少和概率是有关的，概率大的信息也相对低一些。为了量化信息，一个做法就是找到一个单位，比如说抛硬币就是一个基本单位，或者说我们使用01编码。先看等概率的情况，种类数越多，那么需要编码的长度就越大，很显然是log的指数关系。因为是等概，所以概率和种类数目就是倒数的关系。那么，不等概的情况呢，其实我们也可以把不等概转换成等概，怎么转换呢，认为要发生的事件A整体是一个类
softmax及交叉熵损失的反向传递推导及实现
朗云星空
04-03 4326
一般网络最后一个线性层后面都会跟一个输出层，比如sigmoid,softmax等，其基本做法是将输出Zi取指数再归一化。下面记录一下softmax和交叉熵的反向传递推导。参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51045303下面做一个摘录：1. softmax函数及其求导        softmax的函数公式如下：      ...
交叉熵损失函数求导结果
最新发布
03-18
好的，我现在需要解决用户关于交叉熵损失函数求导的问题。首先，我得回忆一下交叉熵损失函数的定义以及它在不同激活函数下的应用，比如sigmoid和softmax。根据用户提供的引用，特别是引用[1]、[2]、[3]、[4]，用户...
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