logit,softmax和cross entropy

时间 2021-01-07

标签机器学习繁體版

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在多分类问题中：笔者理解logit是一个催化剂的作用，它扩大了数据之间的差异性，使一些由于值域有上下限的问题数据之间的差别更大了。之后用softmax函数将扩大后的数据再映射到概率区间（0，1），输出概率最大的类别为预测值，再用cross entropy函数计算损失值。附上公式： logit函数： softmax: cross enropy:yi是正确解的标签，pj是该标签下预测出来的概率流

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1. softmax和cross-entropy
2. softmax与cross-entropy loss
3. softmax 、softmaxt loss、cross-entropy
4. softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
5. 对softmax，softmax loss和cross entropy的理解
6. softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记
7. Softmax， stable softmax, softmax loss， cross entropy loss
8. 卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy
9. softmax求导、cross-entropy求导及label smoothing
10. Sigmoid，Softmax，Softmax loss，交叉熵(Cross entropy)，相对熵(relative entropy，KL散度)梳理
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