注意:
网上有很多softmax loss全称指的是:softmax layer with cross entropy loss.
但是:
softmax layer with cross entropy loss≠cross entropy loss

因为cross entropy loss不仅仅可以用于softmax的输出端。
那么文献中有没有提到“softmax loss”,有的:

<Confusion Weighted Loss for Ambiguous Classification>引文:
we define the softmax loss as the combination of a
cross-entropy loss, a softmax function and the last fully
connected layer

但是这类文献的引用量都不高,所以也就没有成为公认的概念。

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921

关于softmax loss这个概念相关推荐

  1. 【AI-1000问】softmax loss和交叉熵有什么关系?

    文章首发于微信公众号<有三AI> [AI-1000问]softmax loss和交叉熵有什么关系? 往期视频(前往公众号观看) softmax loss和交叉熵有什么关系? 想必大家也都听 ...

  2. 人脸识别-Loss-2016:Large Margin Softmax Loss【Margin:角度分类边界之间的空白角度区域】【增大Margin来提高分类精度】【缺陷:无法处理W_i≠W_j的情况】

    尽管传统的softmax在卷积网络作为最常用的监督学习组件,但是他不能促进判别性强的特征的学习,在这篇论文里面首先提出一种基于Margin的L-Softmax损失函数,可以明确地促使学习到的特征具有类 ...

  3. 【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种

    本文首发于龙鹏的知乎专栏<有三AI学院> https://zhuanlan.zhihu.com/c_151876233 今天来说说softmax loss以及它的变种 01 softmax ...

  4. 机器学习中的损失函数 (着重比较:hinge loss vs softmax loss)

    https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f( ...

  5. Softmax和softmax loss的理解

    转载博客链接:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 下图展示的是全连接层的计算: 这张图的等号左边部分就是全连接层做的事, ...

  6. 卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy

    全连接层到损失层间的计算 先理清下从全连接层到损失层之间的计算. 这张图的等号左边部分就是全连接层做的事,W是全连接层的参数,我们也称为权值,X是全连接层的输入,也就是特征. 从图上可以看出特征X是N ...

  7. 人脸识别-Loss-2010:Softmax Loss(Softmax激活函数 + “交叉熵损失函数”)【样本3真实标签为c_5,则样本3的损失:loss_3=-log(\hat{y}_5^3)】

    一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等. 全连接层:等号左边部分就是全连接层做的事, W W W 是全连接层的参数,我们也称为权值, X X X 是全连接层的输 ...

  8. softmax,softmax loss和交叉熵的关系

    交叉熵 对于分类问题的交叉熵损失函数: L = 1 n ∑ i = 1 n ( − ∑ j = 1 C y i , j log ⁡ p i , j ) L=\frac{1}{n}\sum^{n}_{i ...

  9. large-margin softmax loss for convolutional neural networks

    损失函数改进之Large-Margin Softmax Loss_AI之路-CSDN博客_large margin softmax最近几年网络效果的提升除了改变网络结构外,还有一群人在研究损失层的改进 ...

最新文章

  1. Django 视图URLconf3.1
  2. 火遍全国的网络热梗“yyds”,创造者被判刑3年
  3. 一款基于jquery的下拉点击改变背景图片
  4. 计算机死机的重启方法,使用“紧急重启”功能让电脑重启,解决电脑死机!
  5. nemesis什么车_狂野飙车9TrionNemesis介绍 S级车Trion复仇女神属性详解
  6. python数组追加_python向数组追加数据库
  7. OpenJudge NOI 1.8 17:最好的草
  8. 南亚三大半岛_南亚最大的维基百科聚会开始
  9. 测试面试题集-接口测试
  10. SSAS知识回放之订单数据分析
  11. 【语音处理】音频信号分析仪Matlab系统
  12. 直播回顾 | 菊风在智能硬件音视频领域的探索与实践
  13. 火狐浏览器的翻译问题
  14. 游戏开发者的成长之路:C++经典项目控制台贪吃蛇(在GitHub热门项目上增添功能及修改bug)
  15. CentOS6云服务器磁盘扩容方案
  16. C#基础知识之托管代码和非托管代码
  17. Java字节转字符串
  18. 多线程抢票_多线程抢票案例
  19. mklink的相关知识及使用方法(简)
  20. 腾讯CDC团队:前端异常监控解决方案

热门文章

  1. 根据 xsd 生成 jaxb java 类
  2. 为别人做嫁衣——代理模式
  3. 何佳文(帮别人名字作诗)
  4. XCTF_Web_新手练习区:weak_auth
  5. git回退的四种操作
  6. 解决Failed to load resource: net::ERR_CONNECTION_TIMED_OUT问题
  7. 图方法:寻找无向图联通子集的JAVA版本
  8. RxJS之BehaviorSubject
  9. centos iptables
  10. 前端开发学习的基础网站