softmax函数示意图
二.交叉熵损失函数(Softmax损失函数)
交叉熵损失函数一般用于分类任务：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！实际情况证明，交叉熵代价函数带来的训练效果往往比二次代价函数要好。（1）分类问题的目标函数中：交叉熵损失函数是最为常用的分类目标函数，且效果一般优...
为什么需要softmax函数
那么我们怎么保证在任何数据上的输出都是非负且总和为1？ 社会科学家邓肯.鲁斯发明了softmax函数，能够证在任何数据上的输出都是非负且总和为1；softmax运算不会改变O1, O2, O3之间的顺序，只会给每个类别分配概率。那么在softmax函数中为什么需要指数呢？根据下图所示，三个输入值z1为3，z2为1，z...
循环神经网络(RNN)浅析
在结束本小节之前,最后补充一个softmax函数的求导公式: 由于RNN模型与时间序列有关,因此不能直接使用BP(back propagation)算法。针对RNN问题的特殊情况,提出了BPTT算法。BPTT的全称是“随时间变化的反向传播算法”(back propagation through time)。这个方法的基础仍然是常规的链式求导法则,接下来开始具体推导。虽然RNN的...
TensorFlow入门笔记(八) : 损失函数
在神经网络多分类任务中，经典损失函数如交叉熵扮演着关键角色。它通过衡量预测输出与期望输出之间的差异，帮助网络学习优化。交叉熵实质上是两个概率分布之间的距离，理想情况下，样本属于某类别的输出节点应有1的输出，其他为0。当神经网络输出不是概率分布时，Softmax回归被用来将其转换为概率形式，使得...
nn.Softmax(dim) 的理解
使用pytorch框架进行神经网络训练时，涉及到分类问题，就需要使用softmax函数，这里以二分类为例，介绍nn.Softmax()函数中，参数的含义。1. 新建一个2x2大小的张量，一行理解成一个样本经过前面网络计算后的输出（1x2），则batch_size是2。 &#...
...函数介绍:tanh、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
常见激活函数解析Sigmoid, 定义和导数 Tanh, 功能与导数 ReLU & LReLU, 函数定义及斜率随机分配的特性 PReLU & RReLU, 增加负值输入线性项的灵活性 ELU & SELU, 解决ReLU的消失问题 softsign & softplus, 另类的平滑非线性 多分类任务专用：softmaxSoftmax常用于多分类，它将输入映射为类别概率，确保...
彻底理解 softmax、sigmoid、交叉熵(cross-entropy)
值得一提的是，sigmoid 函数的原函数叫做 softplus 函数，其形式为：softplus 函数的值域为 ，可用来产生正态分布的均值 和标准差 ，softplus 函数的名字来源于 函数的平滑形式。softplus 函数的导数是 sigmoid 函数 。softmax 函数，顾名思义是一种 max 函数，max 函数的作用是从一组...
Softmax简介
在编程实践中，诸如PyTorch这样的深度学习框架已内置了Softmax函数，如nn.Softmax，可以方便快捷地进行计算。值得注意的是，尽管手动实现可提供理解，但框架优化后的计算通常速度更快。总的来说，Softmax以其简洁的数学原理和广泛应用在机器学习中的高效性，成为概率分布计算的不可或缺的计算工具。
机器学习中softmax函数到底干嘛用的?比如LR中和神经网络中,求大神赐教...
首先你要知道softmax函数是干嘛的。softmax是一个可以把连续的数输出成一个在0到1之间的数。它的输出，表征了不同类别间的相对概率。比如你的网络输出是[-3，2，-1，0]，但你想要的值域是0到1，用softmax处理后，输出就变成了[0.0057,0.8390,0.0418,0.1135]。是不是就变成你想要的结果了...
Gumbel-Softmax的简单理解
传统的采样公式[公式] 由于max操作不可积。Gumbel-Softmax的“reparameterization trick”引入了[公式]，其中[公式]是噪声，这使得采样过程可微分，便于反向传播。softmax函数被用作argmax的近似，采样向量y通过[公式]生成，temperature参数[formula]控制了样本与one-hot向量的接近程度。在训练中，Gumbel-Soft...
柳江县黄杨回答： 首先你要知道softmax函数是干嘛的.softmax是一个可以把连续的数输出成一个在0到1之间的数.它的输出,表征了不同类别间的相对概率. 比如你的网络输出是[-3,2,-1,0],但你想要的值域是0到1,用softmax处理后,输出就变成了[0.0057,0.8390,0.0418,0.1135].是不是就变成你想要的结果了. 当然,softmax函数也可以被当做激活函数,不止用在输出的处理.
尚咬18629352246问： 激活函数 softmax tanh 哪个更好 - ？
柳江县黄杨回答： (1)对于深度神经网络,中间的隐层的输出必须有一个激活函数.否则多个隐层的作用和没有隐层相同.这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、relu等.(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数.这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间.函数值恰好可以解释为属于正类的概率(概率的取值范围是0~1).另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是一个比较合适的函数 (3)对于多分类问题,输出层就必须是softmax函数了.softmax函数是sigmoid函数的推广
尚咬18629352246问： softmax的假设函数为什么是指数形式 - ？
柳江县黄杨回答： 交叉熵损失函数 在先前的教程中,我们已经使用学习了如何使用Logistic函数来实现二分类问题.对于多分类问题,我们可以使用多项Logistic回归,该方法也被称之为softmax函数.接下来,我们来解释什么事softmax函数,以及怎么得到它.
尚咬18629352246问： softmax function是一个怎样的函数 - ？
柳江县黄杨回答： sigmoid拟合Bernoulli distribution(二项分布),softmax拟合Multinomial distribution(多项分布).
尚咬18629352246问： softmax 损失函数为什么不用均方误差 - ？
柳江县黄杨回答： 先理解max. 对一个三类问题,某样本经过NN处理后,最后一层输出值为[24,3,0.1]的话,那么经过max之后的结果为[1,0,0].对不?(至于为啥要max,输出结果本来挺奇怪 经过max以后就是categorical 的了,那么样本的类标就可以和他的预测值...
尚咬18629352246问： softmax 损失函数怎么推 - ？
柳江县黄杨回答： logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.
尚咬18629352246问： 深度学习最后为什么是softmax - ？
柳江县黄杨回答： softmax是用于多分类的损失函数,深度学习也不一定要用softmax,像google的facenet就没有softmax,关于这方面建议你去去搜索关于softmax和逻辑回归的博客,看了理解了便懂了
尚咬18629352246问： caffe 中softmax层怎么使用 - ？
柳江县黄杨回答： 题主没有对符号作必要的说明,先按我的理解对符号进行定义 z是softmaxwithloss层的输入,f(z)是softmax的输出,即 y是输入样本z对应的类别,y=0,1,...,N 对于z,其损失函数定义为 展开上式:对上式求导,有 梯度下降方向即为
尚咬18629352246问： BP算法微调 - ？
柳江县黄杨回答： 这四个都属于人工智能算法的范畴.其中BP算法、BP神经网络和神经网络 属于神经网络这个大类.遗传算法为进化算法这个大类. 神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点...
