SoftMax推导,SoftMax-Loss推导

时间 2020-12-30

标签 Softmax 深度学习推导算法繁體版

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全连接层的输入是最后一个卷积层的输出, 假设是100x4x4(通道数chanel = 100, featureMap = 4x4)的tensor, 输入到全连接层之前需要平展为N*1的向量(N=100x4x4), 这就是X. W是全连接层的参数, T是类别数.得到一个Tx1向量,其值为(-无穷, +无穷). 将Logits输入到SoftMax层,输出向量prob(Tx1), 其值为此样本属于每个类

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