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了解softmax输出层的目标数据

目标数据是指在机器学习和深度学习中,用于训练模型的标签或目标值。在softmax输出层中,目标数据通常是一个向量,用于表示样本属于每个类别的概率分布。

softmax函数是一种常用的激活函数,它将输入转化为表示概率分布的输出。在分类任务中,softmax函数通常被用于输出层,将模型的输出转化为表示各个类别概率的向量。

目标数据在softmax输出层中的作用是指导模型的训练过程,通过与模型的预测结果进行比较,计算模型的损失函数,并通过反向传播算法更新模型的参数,使模型能够逐渐优化并逼近真实的概率分布。

在实际应用中,softmax输出层的目标数据可以采用独热编码(one-hot encoding)的方式表示。独热编码是一种将离散变量转化为向量表示的方法,其中目标类别对应的位置为1,其他位置为0。例如,对于一个有5个类别的分类任务,目标数据可以表示为[0, 1, 0, 0, 0],其中第二个位置为1,表示该样本属于第二个类别。

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Softmax,Softmax loss&Cross entropy

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*1的向量,这是怎么得到的呢?这个特征就是由全连接层前面多个卷积层和池化层处理后得到的,假设全连接层前面连接的是一个卷积层,这个卷积层的输出是100个特征(也就是我们常说的feature map的channel为100),每个特征的大小是4*4,那么在将这些特征输入给全连接层之前会将这些特征flat成N*1的向量(这个时候N就是100*4*4=1600)。解释完X,再来看W,W是全连接层的参数,是个T*N的矩阵,这个N和X的N对应,T表示类别数,比如你是7分类,那么T就是7。我们所说的训练一个网络,对于全连接层而言就是寻找最合适的W矩阵。因此全连接层就是执行WX得到一个T*1的向量(也就是图中的logits[T*1]),这个向量里面的每个数都没有大小限制的,也就是从负无穷大到正无穷大。然后如果你是多分类问题,一般会在全连接层后面接一个softmax层,这个softmax的输入是T*1的向量,输出也是T*1的向量(也就是图中的prob[T*1],这个向量的每个值表示这个样本属于每个类的概率),只不过输出的向量的每个值的大小范围为0到1。

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