Caffe Loss层 - SoftmaxWithLossLayer

Caffe Loss层 - SoftmaxWithLossLayer

SoftmaxWithLossLayer 层可以分解为 SoftmaxLayer + MultinomialLogisticLoss 层的组合，不过其梯度计算更加数值稳定.

测试时，该网络层可以由 SoftmaxLayer 层代替.

1. SoftmaxLayer

Softmax 是 Logtistic 函数的一种泛化, 计算得到的 NN 维向量满足：(1) 向量的每个元素值均在区间 [0, 1]; (2) 向量的所有元素之和为 1.

Softmax(xi)=exi∑iexiSoftmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_i e^{x_i}}

返回每一个标签label 的概率.

# python 实现
import numpy as np

def softmax(x):
    y = np.exp(x)

    return y/np.sum(y)

这里写图片描述

[From caffe小问题(2):softmaxWithLoss]

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[1] - PyTorch - torch.nn.CrossEntropyLoss