JavaShuo
欄目
標籤
多分類交叉熵損失函數的梯度計算過程推導
時間 2020-12-24
標籤
深度學習
NLP
自然語言處理
神經網絡
简体版
原文
原文鏈接
Softmax函數公式: Si 代表的是第i個神經元的輸出 其中wij 是第i個神經元的第 j 個權重,b是偏移值。zi 表示該網絡的第i個輸出 隱藏層輸出經過softmax: 具體過程如下圖所示: 神經元輸出結果 z4 = w1x1+w2x2+w3x3 z5 = w4x1+w5x2+w6x3 z6 = w7x1+w8x2+w9*x3 經過softmax函數得到 多分類損失函數公式: 其中yi表示
>>阅读原文<<
相關文章
1.
softmax-交叉熵損失函數的求導計算推導
2.
交叉熵(cross-entropy)損失函數求導過程推導
3.
二分類問題損失函數交叉熵的推導
4.
交叉熵損失函數,梯度下降算法
5.
交叉熵損失函數
6.
損失函數---交叉熵
7.
交叉熵--損失函數
8.
softmax交叉熵損失函數求導
9.
損失函數梯度對比-均方差和交叉熵
10.
爲什麼損失函數多用交叉熵entropy來計算
更多相關文章...
•
C# 多線程
-
C#教程
•
屏幕分辨率 統計
-
瀏覽器信息
•
Git五分鐘教程
•
算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
損失
帶推導過程
類型推導
交叉
梯度
數學推導
推導
分叉
類推
NoSQL教程
PHP 7 新特性
Redis教程
計算
調度
教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
softmax-交叉熵損失函數的求導計算推導
2.
交叉熵(cross-entropy)損失函數求導過程推導
3.
二分類問題損失函數交叉熵的推導
4.
交叉熵損失函數,梯度下降算法
5.
交叉熵損失函數
6.
損失函數---交叉熵
7.
交叉熵--損失函數
8.
softmax交叉熵損失函數求導
9.
損失函數梯度對比-均方差和交叉熵
10.
爲什麼損失函數多用交叉熵entropy來計算
>>更多相關文章<<