softmax交叉熵损失函数 为什么交叉熵cross-entropy可以用于计算代价？
为什么交叉熵cross-entropy可以用于计算代价？
请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？
在我看来，多重输出与损失函数的类型选择没有直接关系。一般来说，使用交叉熵是没有问题的，即使是最小均方误差也不会产生显著的影响。但是，最好添加范数的正则化因子（计算量较少）。但是，输出的大小是影响算法收敛性的关键因素，因为如果要对结果进行归一化也是非常耗时的。如果输出太多，例如超过1000个，可以尝试使用分层softmax。有关代码，请参阅word2vec。希望对大家有所帮助
标签平滑是机器学习中的一种模型正则化方法。在分类模型中，通常的过程是先提取特征，然后进行全连接层，将输出映射到分类大小，再进行softmax，将结果映射到0-1，然后用一个热标签计算交叉熵损失函数来训练模型。标签平滑基于两个原因：1。另外，使用一个热表达式会使模型逐渐逼近1，从而对预测结果表现出过度自信，这种自信会使模型过度拟合。
2. 在分类模型中，标签通常用一个热向量来表示，存在过度拟合的风险。由于训练集中的训练数据往往是有限的，不能真实地反映预测结果的真实分布。
特别是在翻译模型中，当预测单词时，通常没有唯一的答案，同一个句子可以对应多个翻译方案。但一个热点将消除这种可能性，使结果独特，并使正确答案和其他答案之间的距离尽可能长。我们希望为每种情况留下预测的可能性。
然后标签平滑是使一个热编码更软。方法也很简单。一方面，它减小了1的大小，另一方面，它使0的标记变大。计算公式如下：
即标签分布和相同先验分布的加权和。如果先验分布是均匀的，那么u（k）=1/k，k是分类数。这样，模型的预测结果将同时拟合一个热点的标签分布和先验分布，从而提高了模型的泛化能力，降低了过度拟合的风险。
Label smoothing是什么？有何作用？
这个问题比较普遍，因为网络的损耗函数是自己设计的。如果不指定，则有两种损失函数：均方误差和交叉熵。当然中误差是指输出和标签之间的差值的平方和的平均值，计算方法如下：
交叉熵是为防止网络在训练后期的延迟而提出的损失函数，计算方法如下：
softmax交叉熵损失函数 softmax损失函数求导 全连接层和softmax
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