其实整个推导，上面这个图片已经介绍得十分清楚了，但是仍有很多小步骤被省略掉了，我会补上详细的softmax求导的过程： (1)softmax函数
\quad
首先再来明确一下softmax函数，一般softmax函数是用来做分类任务的输出层。softmax的形式为:
原创
2022-04-19 10:11:15
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一. torch.stack（）函数解析1. 函数说明：1.1 官网：torch.stack()，函数定义及参数说明如下图所示：1.2 函数功能沿一个新维度对输入一系列张量进行连接，序列中所有张量应为相同形状，stack 函数返回的结果会新增一个维度。也即是把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度上面进行堆叠。1.3 参数列表tensors
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2024-07-09 04:46:21
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高阶函数英文叫Higher-order function。什么是高阶函数？我们以实际代码为例子，一步一步深入概念。变量可以指向函数以Python内置的求绝对值的函数abs()为例，调用该函数用以下代码：>>> abs(-10)
10但是，如果只写abs呢？>>> abs可见，abs(-10)是函数调用，而abs是函数本身。要获得函数调用结果，我们可以把结果赋值给
softmax求导y^i=softmax(zi)=expzi∑j=1Kexpzjloss=−∑i=1Nyilogy^i\hat{y}_i=\text{sof
原创
2022-12-04 07:57:14
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作为函数，并且可以使用上述公式计算梯度，以便进行反向传播和模型参数。综上所述，我们可以使用交叉熵损失函数和。，给出损失函数定义，并且给出损失函数。, 用交叉熵作为损失函数。那么根据链式法则，损失。表示模型的预测输出，
原创
2023-04-19 17:22:01
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softmax是非线性激活函数的一种。它将神经元的输出变换到(0,1)的区间内。 需要注意的是对应的是分子中的指数项，而与分母是无关的。 下面对进行求导, 这里分为两种情况。 j==i 另一种情况是 j!=i 就是要注意对求导时，S的分子的指数项哪一项，刚好是还是别的项，这将直接影响求导的最终结果。 ...
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2021-08-11 13:09:00
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通俗详解softmax函数及其求导过程陆续的将以前的一些文章原创保护和重新排版一下！以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！本文目录如下：1、softmax函数讲解2、softmax函数求导过程详解3、softmax函数求导为什么如此方便1softmax函数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！假设我们有一个数组，
原创
2020-11-23 13:10:31
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在多分类问题中，一般会把输出结果传入到softmax函数中，用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下，softmax如何求导。
原创
2022-08-09 21:49:09
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一、反向传播的特点 CNN进行前向传播阶段点，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播路径层达到第一层，所有的权值层在反向传播结束后一起更新。 二、损失函数 损失层(lossLayer)是CNN的终点，接受两个Blob作为输入，其中一个为CNN的预测值，另一个是真实标签。损失层将
一、 函数将其变换为一个输出向量（概率分布）：σ(z)i=ezi∑j=1nezjfor i ...
多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太
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2021-11-30 10:57:13
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多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布。有许多算法可用于解决多分类问题，像决策树、朴素贝
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2022-11-29 20:26:13
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条件熵 使$P(y|x)$熵最大，这么求？ $H^{(A)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(1)}|x)\log P(y_i^{(1)}|x)$ $H^{(B)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(2)}|x)\log P(y_i^{(2)}|x)$ 条件熵:=$H(Y|X)=- ...
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2021-10-22 14:02:00
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1.2 Softmax 回归（Softmax regression） 有一种 logistic回归的一般形式，叫做 Softmax 回归，能让你在试图识别某一分类时做出预测，或者说是多种分类中的一个.假设你不单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，我把猫加做类 1，狗为类 2，小鸡是类 3，如果不属于 ...
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2021-07-27 20:19:00
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softmax的主要工作就是将预测出来的结果，用概率来表示，并将总的概率相加为1 通过全连接层输出的预测结果有正有负，那为什么有负数呢？ 是因为参数或者激活函数的问题 将预测结果转换为概率主要分为两步： 1、将所有的负数变为正数，并不能改变与原正数的相对大小 $y = e^x$指数函数恰好能满足这个 ...
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2021-09-24 18:54:00
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最近在做分布式模型实现时,使用到了这个函数. 可以说非常体验非常的好. 速度非常快
原创
2022-02-23 16:21:08
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设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过 1000 的整数）。数字间以空格分隔。输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0。（这句话的意思其实是 0 的n次方求导后对应的输出为
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2023-08-21 14:59:28
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