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实战mnistsoftmax网络_黄志洪_facenet_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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似。就拿方程(82)和 (67)比较。尽管后者我对整 个训练样本进行了平均,不过形式还是一致的。而且,正如前面的分析,这些表达式确保我们 不会遇到学习缓慢的问题。事实上,把一个具有对数似然代价的柔性最大值输出层,看作与一 个具有交叉熵代价的 S 型输出层非常相似,这是很有用的。 有了这样的相似性,你应该使用一个具有交叉熵代价的S型输出层,还是一个具有对数似然 代价的柔性最大值输出层呢?实际上,在很多应用场景中,这两种方式的效果都不错。本章剩 下的内容,我们会使用一个S型输出层和交叉熵代价的组合。后面,在第六章中,我们有时候 会使用柔性最大值输出层和对数似然代价的组合。切换的原因就是为了让我们的网络和某些在 具有影响力的学术论文中的形式更为相似。作为一种更加通用的视角,柔性最大值加上对数似 然的组合更加适用于那些需要将输出激活值解释为概率的场景。那并不总是一个需要关注的问 题,但是在诸如MNIST这种有着不重叠的分类问题上确实很有用。 问题 推导方程(81)和 (82) 柔性最大值这个名称从何处来? 假设我们改变一下柔性最大值函数,使得输出激活值定 义如下 e cz jL
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