DL之SoftmaxWithLoss：SoftmaxWithLoss算法(Softmax+交叉熵误差)简介、使用方法、应用案例之详细攻略

DL之SoftmaxWithLoss：SoftmaxWithLoss算法(Softmax函数+交叉熵误差)简介、使用方法、应用案例之详细攻略

目录

SoftmaxWithLoss算法简介

1、Softmax-with-Loss层的计算图

2、正向传播

3、反向传播

4、总结

SoftmaxWithLoss算法使用方法

SoftmaxWithLoss算法应用案例

SoftmaxWithLoss算法简介

         softmax 函数称为softmax 层，交叉熵误差称为Cross Entropy Error 层，两者的组合称为Softmax-with-Loss层。

1、Softmax-with-Loss层的计算图

         计算图中假定了一个进行3 类别分类的神经网络。从前面的层输入的是(a1, a2, a3)，softmax 层输出(y1, y2, y3)。此外，教师标签是(t1, t2, t3)，Cross Entropy Error 层输出损失L。Softmac-with-Loss 层的反向传播的结果为(y1 − t1, y2 − t2, y3 − t3)。

2、正向传播

Softmax 层和Cross Entropy Error 层的内容

3、反向传播

求这个计算图的反向传播时，要注意下面几点：

1. 反向传播的初始值(下图中最右边的值)是1（因为dL/dL=1）。
2. “ ×” 节点的反向传播将正向传播时的输入值翻转，乘以上游传过来的导数后，再传给下游。
3. “ +” 节点将上游传来的导数原封不动地传给下游。
4. “ log” 节点的反向传播遵从下式。

4、总结

Softmax-with-Loss层的计算图

SoftmaxWithLoss算法使用方法

1、 caffe源码—softmaxWithLoss

caffe::SoftmaxWithLossLayer< Dtype > Class Template Reference

net.loss = caffe.layers.SoftmaxWithLoss(net.fc3, net.label)
输出：
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "fc3"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

SoftmaxWithLoss算法应用案例

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DL之DNN：利用MultiLayerNetExtend模型【6*100+ReLU+SGD,dropout】对Mnist数据集训练来抑制过拟合
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DL之CNN可视化：利用SimpleConvNet算法【3层,im2col优化】基于mnist数据集训练并对卷积层输出进行可视化
DL之CNN：利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别、模型评估(99.4%)

参考文章
Caffe源码 - SoftmaxWithLossLayer

最后

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