softmax+loss

nce loss 与 sampled softmax loss 到底有什么区别...

NCE 和 sampled softmax 公式推导上有很多相通的思想，因为模型F(x,y) 要代表全局上的概率分布，而模型使用的是采样后的数据，loss 也是求的采样后数据的loss，所以需要对于logits F(x,y)进行修正才能得到采样后的logtis F(x, y|c)。而NCE的修正公式是：F(x,y|c)=F(x,y)log(KQ(y|

CrossEntropy=LogSoftMax+NLL - Loss

CrossEntropy=LogSoftMax+NLL_Loss的解释在神经网络分类任务中，通常会使用softmax函数将神经网络的输出转换为概率分布，并使用交叉熵损失作为损失函数来优化模型。然而，由于s...

softmax loss详解,softmax与交叉熵的关系

softmax loss 是结合了softmax函数和交叉熵损失的损失函数，在神经网络分类任务中广泛使用。通过softmax函数，神经网络的输出被转换为概率值，然后这些概率值被用于计算交叉熵...

训练FCN,loss出现负数?

先说一下，在 tensorflow 里面，计算 softmax 的loss有两种实现方式：手动实现方式（题主所用的方法）直接调用tensoflow 写好的函数：tf.nn....

loss与toplerr关联异常导致训练不收敛 - 编程语言 - CSDN...

target): logprobs = torch.log_softmax(x, dim=-1) nll_loss = -logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1)) nll_loss ...

Pytorch多分类任务输出层使用softmax,该选择什么损失...

正如前面几位博主所说的，CrossEntropyLoss = log + softmax + NLLloss，主要适用于多分类任务。一般在最后一个全连接层输出的是batch_size*...

L - Softmax Loss & A - Softmax Loss

L-Softmax Loss定义：L-Softmax Loss通过引入角度间隔（angular margin）约束，强制同类样本的特征向量与权重向量之间的夹角更小，不同类样本的夹角更大，从而提升分类边界...

tf.nn.sampled - softmax - loss讲解

在使用 TensorFlow 时，面对名为 `tf.nn.sampled_softmax_loss` 的函数，我曾深陷概念与细节的迷雾之中，经过一番探索，终于拨云见日，揭开了其真容。该函数的核心在于...

深度学习中有哪些常用损失函数(优化目标函数)?

【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种 2.4、KL散度 Kullback和Leibler定义了KL散度用于估计两个分布的相似性，定义如下；Dkl是非负的，...

"Softmax与Sigmoid在分类任务中如何选择?" - 编程语言...

Softmax通常用于多类分类，输出的是类别之间的概率分布，且各类概率之和为1；而Sigmoid多用于二分类或多个独立的二分类任务，输出的是每个类别的...