交叉熵損失函式
在《動手學深度學習》softmax回歸一節中，交叉熵損失函式比較晦澀，學習csdn上其他部落格後有了一定了解，做此記錄
softmax回歸同線性回歸一樣，也是乙個單層神經網路，但和線性回歸不同，softmax回歸的輸出單元從乙個變成了多個，且引入了softmax運算使輸出更適合離散值的**和訓練。
由於每個輸出的計算都依賴於所有的輸入，所以softmax回歸的輸出層也是乙個全連線層。
引入交叉熵損失函式意義如下：
為什麼交叉熵損失函式最小值可以作為分類**概率最大值：
此處用到了資訊熵、相對熵的概念，參考以下文章
交叉熵損失函式原理詳解
在分類問題中，softmax將輸出的結果進行處理，使其多個分類的**概率值和為1，輸出類別的概率分布，再通過交叉熵來計算損失，所以兩者經常一起使用。
softmax函式與交叉熵損失函式
本文主要介紹了當前機器學習模型中廣泛應用的交叉熵損失函式與softmax激勵函式。這個損失函式主要應用於多分類問題，用於衡量 值與實際值之間的相似程度。交叉熵損失函式定義如下 lce y y i 1ncl asse syi log yi l hat,y sum y i log hat lce y y...
邏輯回歸 交叉熵 softmax
softmax是一種歸一化函式，用於將向量中元素的值都歸一化0 1之間，並保持其加和為1。公示表達為 根據公式和可看出，前一層的啟用值越大，經過softmax函式後的值也就越大，又因為softmax的所有輸出加和為1，因此，常利用softmax層將啟用值與概率實現對映。多元分類 multi clas...
softmax分類及交叉熵損失
回歸就是通過y wx b得到的。而如果是分類，則輸出層神經元個數即為類別數。例如3類，o i wx b，i 1,2,3,然後將輸出值o做指數變化exp o i 得到的exp o 1 exp o i 即將輸出值變為和為1的概率分布。即對輸出進行指數歸一化處理 分類的損失函式一般用交叉熵損失函式 回歸一...