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softmax回归

模型

softmax回归是多类分类模型,用于获取每个分类的置信度,置信度计算方式如下
在这里插入图片描述
经过全连接层,得到输出O,将O作为softmax的输入
在这里插入图片描述
O是输出向量,每个分量表示一个类别,y_hat_i表示i类别的置信度,softmax回归使得所有类别置信度都为非负数,且相加等于1

损失函数

使用交叉熵来衡量两个概率之间的区别,交叉熵计算方式如下
在这里插入图片描述
y_i是真实标签第i个分类的置信度,真实标签y只有一个分量是1,其他是0

损失函数torch实现
  • torch.CrossEntroyLoss
    //这里的CrossEntroyLoss函数返回batch个样本的总loss值,因此要取个平均值
    from torch import nn
    loss = torch.CrossEntroyLoss(reduction='None')
    loss.mean().backward()
    

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