softmax函数与交叉熵的反向梯度传导
时间: 2023-09-02 19:03:45 浏览: 58
softmax函数和交叉熵是深度学习中经常使用的重要概念。
首先来解释一下softmax函数。softmax函数是一种常用的激活函数,它将输入的实数向量转换为一组概率分布。其定义如下:
$$
softmax(\mathbf{z})_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{z_j}}
$$
其中,$\mathbf{z}$是输入的实数向量,$K$是向量的维度。该函数通过对每个输入值应用指数函数并进行归一化,得到一组概率值。softmax函数常用于多分类问题的输出层,将原始的得分或概率转化为每个类别的概率。
接下来是交叉熵,它是常用的损失函数,用于衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。对于二分类问题,交叉熵的定义如下:
$$
H(p, q) = -\sum_{i=1}^{2} p_i \log(q_i)
$$
其中,$p$是真实标签的概率分布,$q$是模型输出的概率分布。交叉熵损失函数希望模型的预测概率分布尽可能接近真实分布,从而提供一个优化目标。
当使用softmax函数作为激活函数并使用交叉熵作为损失函数时,我们可以使用反向梯度传导算法来更新模型参数,以减小损失函数的值。具体来说,我们首先计算损失函数对输出的梯度,然后通过链式法则将梯度传递回网络的每一层,并将参数按梯度方向更新。对于softmax函数,其梯度计算如下:
$$
\frac{\partial softmax(\mathbf{z})_i}{\partial z_j} = \frac{\partial}{\partial z_j} \left( \frac{e^{z_i}}{\sum_{k=1}^{K} e^{z_k}} \right) = \begin{cases} softmax(\mathbf{z})_i (1 - softmax(\mathbf{z})_i) & i = j \\ - softmax(\mathbf{z})_i \cdot softmax(\mathbf{z})_j & i \neq j \end{cases}
$$
对于交叉熵损失函数,其对模型输出的梯度计算如下:
$$
\frac{\partial H(p, q)}{\partial q_i} = - \frac{p_i}{q_i}
$$
通过将以上两种梯度进行链式法则的组合运算,我们可以计算出损失函数对模型输入的梯度,从而实现反向梯度传导,以调整模型参数使其逐渐趋近于最优值。