交叉熵（CrossEntropy）是常见的损失函数，本文详细推导一下它的梯度，面试大厂或者工程实践中都可能会用到。
前向传播
假设分类任务类别数是，隐层输出是维向量，标准的one-hot向量是，正确的类别是。那么交叉熵损失可以定义为：
其中，，是平滑参数。Softmax函数大家都很熟悉了，具体形式为：。
反向传播
下面分两种情况讨论：
Softmax梯度
回顾Softmax函数的形式：
“交叉熵”反向传播推导
2023-05-30
219
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
“交叉熵”反向传播推导
目录
相关文章
|
Python
|
消息中间件
缓存
NoSQL
Redis经典问题：缓存雪崩
本文介绍了Redis缓存雪崩问题及其解决方案。缓存雪崩是指大量缓存同一时间失效，导致请求涌入数据库，可能造成系统崩溃。解决方法包括：1) 使用Redis主从复制和哨兵机制提高高可用性；2) 结合本地ehcache缓存和Hystrix限流降级策略；3) 设置随机过期时间避免同一时刻大量缓存失效；4) 使用缓存标记策略，在标记失效时更新数据缓存；5) 实施多级缓存策略，如一级缓存失效时由二级缓存更新；6) 通过第三方插件如RocketMQ自动更新缓存。这些策略有助于保障系统的稳定运行。
1070
1
2
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
程序员
|
算法
Java
数据处理
从HashSet到TreeSet，Java集合框架中的Set接口及其实现类以其“不重复性”要求，彻底改变了处理唯一性数据的方式。
从HashSet到TreeSet，Java集合框架中的Set接口及其实现类以其“不重复性”要求，彻底改变了处理唯一性数据的方式。HashSet基于哈希表实现，提供高效的元素操作；TreeSet则通过红黑树实现元素的自然排序，适合需要有序访问的场景。本文通过示例代码详细介绍了两者的特性和应用场景。
158
6
6
|
9月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
监控
深度学习中模型训练的过拟合与欠拟合问题
在机器学习和深度学习中，过拟合和欠拟合是影响模型泛化能力的两大常见问题。过拟合指模型在训练数据上表现优异但在新数据上表现差，通常由模型复杂度过高、数据不足或质量差引起；欠拟合则指模型未能充分学习数据中的模式，导致训练和测试数据上的表现都不佳。解决这些问题需要通过调整模型结构、优化算法及数据处理方法来找到平衡点，如使用正则化、Dropout、早停法、数据增强等技术防止过拟合，增加模型复杂度和特征选择以避免欠拟合，从而提升模型的泛化性能。
1679
74
74
|
SQL
JavaScript
前端开发
|
机器学习/深度学习
小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记
在使用损失函数时，关键在于匹配输入和输出形状。例如，在L1Loss中，输入形状中的N代表批量大小。以下是具体示例：对于相同形状的输入和目标张量，L1Loss默认计算差值并求平均；此外，均方误差（MSE）也是常用损失函数。实战中，损失函数用于计算模型输出与真实标签间的差距，并通过反向传播更新模型参数。
192
7
7
|
存储
缓存
分布式计算
|
机器学习/深度学习
算法
TensorFlow
教程 | 如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象
变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）经常被相互比较，其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义的输出？在本文中，作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像，并取得了不错的结果。
643
0
0
|
SQL
消息中间件
分布式计算
热门文章
最新文章
1
灵活架构与超高性价比，数据湖解决方案助力AI技术实现落地应用
2
刚才，我们宣布推出了IPv6转换服务
3
国产数据库：目前最火的五款国产数据介绍
4
成功解决百度网盘下载文件时遇到 下载总进度一直处于99.9%，显示一直下载不下来的问题
5
ELK 圣经：Elasticsearch、Logstash、Kibana 从入门到精通
6
《ZEMAX光学设计超级学习手册》一一1.2 用户界面
7
一次堆外内存泄露的排查过程
8
Nacos下载与安装配置（2.3.0版本示例）
9
Unable to get the project file from the Web Server(in .NET 2005 IDE)
10
通过示例学习JavaScript闭包