softmax损失函数公式交叉熵损失函数通俗理解softmax交叉熵损失函数及其求导




softmax损失函数公式交叉熵损失函数通俗理解softmax交叉熵损失函数及其求导

2022-07-21 2:24:17 网络知识 官方管理员

来写一个softmax求导的推导过程,不仅可以给自己理清思路,还可以造福大众,岂不美哉~

softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层,神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导,从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程,还可以对梯度传播的问题有更多的思考。

softmax函数

softmax(柔性最大值)函数,一般在神经网络中,softmax可以作为分类任务的输出层。其实可以认为softmax输出的是几个类别选择的概率,比如我有一个分类任务,要分为三个类,softmax函数可以根据它们相对的大小,输出三个类别选取的概率,并且概率和为1。

softmax函数的公式是这种形式:

S

i

=e

z

i

k

e

z

k

Si=ezi∑kezk

S

i

Si代表的是第i个神经元的输出。

ok,其实就是在输出后面套一个这个函数,在推导之前,我们统一一下网络中的各个表示符号,避免后面突然出现一个什么符号懵逼推导不下去了。

首先是神经元的输出,一个神经元如下图:

softmax损失函数公式(交叉熵损失函数通俗理解)(1)

神经元的输出设为:

z

i

=∑

j

w

ij

x

ij

+b

zi=∑jwijxij+b

其中w

ij

wij是第i

i个神经元的第j

j个权重,b

b是偏移值。z

i

zi表示该网络的第i

i个输出。

给这个输出加上一个softmax函数,那就变成了这样:

a

i

=e

z

i

k

e

z

k

ai=ezi∑kezk

a

i

ai代表softmax的第i个输出值,右侧就是套用了softmax函数。损失函数lossfunction

在神经网络反向传播中,要求一个损失函数,这个损失函数其实表示的是真实值与网络的估计值的误差,知道误差了,才能知道怎样去修改网络中的权重。

损失函数可以有很多形式,这里用的是交叉熵函数,主要是由于这个求导结果比较简单,易于计算,并且交叉熵解决某些损失函数学习缓慢的问题。交叉熵的函数是这样的:

C=−∑

i

y

i

lna

i

C=−∑iyiln⁡ai

其中y

i

yi表示真实的分类结果。

到这里可能嵌套了好几层,不过不要担心,下面会一步步推导,强烈推荐在纸上写一写,有时候光看看着看着就迷糊了,自己边看边推导更有利于理解~最后的准备

在我最开始看softmax推导的时候,有时候看到一半不知道是怎么推出来的,其实主要是因为一些求导法则忘记了,唉~

所以这里把基础的求导法则和公式贴出来~有些忘记的朋友可以先大概看一下:

softmax损失函数公式(交叉熵损失函数通俗理解)(2)

softmax损失函数公式(交叉熵损失函数通俗理解)(3)

推导过程

好了,这下正式开始~

首先,我们要明确一下我们要求什么,我们要求的是我们的loss对于神经元输出(z

i

zi)的梯度,即:

∂C

∂z

i

∂C∂zi

根据复合函数求导法则:

∂C

∂z

i

=∂C

∂a

j

∂a

j

∂z

i

∂C∂zi=∂C∂aj∂aj∂zi

有个人可能有疑问了,这里为什么是a

j

aj而不是a

i

ai,这里要看一下softmax的公式了,因为softmax公式的特性,它的分母包含了所有神经元的输出,所以,对于不等于i的其他输出里面,也包含着z

i

zi,所有的a

a都要纳入到计算范围中,并且后面的计算可以看到需要分为i=j

i=j和i≠j

i≠j两种情况求导。

下面我们一个一个推:

∂C

∂a

j

=∂(−∑

j

y

j

lna

j

)

∂a

j

=−∑

j

y

j

1

a

j

∂C∂aj=∂(−∑jyjln⁡aj)∂aj=−∑jyj1aj

第二个稍微复杂一点,我们先把它分为两种情况:

①如果i=j

i=j:

∂a

i

∂z

i

=∂(e

z

i

k

e

z

k

)

∂z

i

=∑

k

e

z

k

e

z

i

−(e

z

i

)

2

(∑

k

e

z

k

)

2

=(e

z

i

k

e

z

k

)(1−e

z

i

k

e

z

k

)=a

i

(1−a

i

)

∂ai∂zi=∂(ezi∑kezk)∂zi=∑kezkezi−(ezi)2(∑kezk)2=(ezi∑kezk)(1−ezi∑kezk)=ai(1−ai)

②如果i≠j

i≠j:

∂a

j

∂z

i

=∂(e

z

j

k

e

z

k

)

∂z

i

=−e

z

j

(1

k

e

z

k

)

2

e

z

i

=−a

i

a

j

∂aj∂zi=∂(ezj∑kezk)∂zi=−ezj(1∑kezk)2ezi=−aiaj

ok,接下来我们只需要把上面的组合起来:

∂C

∂z

i

=(−∑

j

y

j

1

a

j

)∂a

j

∂z

i

=−y

i

a

i

a

i

(1−a

i

)+∑

j≠i

y

j

a

j

a

i

a

j

=−y

i

+y

i

a

i

+∑

j≠i

y

j

a

i

=−y

i

+a

i

j

y

j

∂C∂zi=(−∑jyj1aj)∂aj∂zi=−yiaiai(1−ai)+∑j≠iyjajaiaj=−yi+yiai+∑j≠iyjai=−yi+ai∑jyj

最后的结果看起来简单了很多,最后,针对分类问题,我们给定的结果y

i

yi最终只会有一个类别是1,其他类别都是0,因此,对于分类问题,这个梯度等于:

∂C

∂z

i

=a

i

−y

i

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