交叉熵反向求导计算过程

1. https://blog.csdn.net/abeldeng/article/details/79092962 （交叉熵反向求导计算过程）

转载于:https://www.cnblogs.com/liutianrui1/p/10643819.html

交叉熵反向求导计算过程相关推荐

简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导
简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导本博客转自:http://m.blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329 来写一个softmax求导的推导过 ...
逻辑回归损失函数通常是凸函数（附平方差损失的非凸证明以及交叉熵损失函数求导）
Q:为什么逻辑回归损失函数往往要求是凸函数?(此处凸函数是指下凸,国内和国外凸函数的标准不一样,是相反的,吴恩达的机器学习课程凸函数是指下凸) A:如果损失函数是非凸的,使用梯度下降法优化时,最后得到 ...
多分类交叉熵损失函数的梯度计算过程推导
Softmax函数公式: Si 代表的是第i个神经元的输出其中wij 是第i个神经元的第 j 个权重,b是偏移值.zi 表示该网络的第i个输出隐藏层输出经过softmax: 具体过程如下图所示: ...
用神经网络学习Fe原子光谱并反向求导计算权重
首先构造一个1*26*26的神经网络根据铁的发射光谱强度 * 波长10^-10m * 归一化 1000 P 2483.2708 y0 0.566498 600 P 2488.1426 y1 0.5 ...
Softmax及其损失函数求导推导过程
Softmax激活函数的损失函数求导过程推导 Softmax函数介绍 Softmax的损失函数:交叉熵 Softmax求导过程损失函数求导 Softmax函数介绍在深度学习领域,多分类问题的激活函 ...
DL之BP：利用乘法层/加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题
DL之BP:利用乘法层/加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题导读计算图中层的实现(加法层/乘法层),其实非常简单,使用这些层可以进行复杂的导数计算.可 ...
pythonmath反三角函数的导数_Pytorch反向求导更新网络参数的方法
方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...
sigmod 求导计算
sigmod 求导计算浅层神经网络损失函数和成本函数
神经网络反向传播的矩阵复合求导计算
以前一直以为矩阵的复合求导和可微函数的链式求导是一样的,但是在推导神经网络梯度公式的时候往往会出现一些符号次序不对的问题,我这里借用吴恩达编程作业中给出的浅层神经网络的案例来计算反向传播的梯度.关于矩 ...
最详细的Sigmoid函数的求导推导过程
Sigmoid函数为logistic回归.神经网络等模型的激活函数. 函数图像如下: 定义域是从 (−∞,+∞),值域是(0,1). 函数: 导数: 推导过程为: ...

交叉熵反向求导计算过程

交叉熵反向求导计算过程相关推荐

最新文章

热门文章