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论文阅读.Softmax函数是逻辑函数的一种推广，广泛应用于神经网络的多分类问题中，然而其计算复杂度与类别大小呈线性关系，在应用于语言模型、机器翻译时会带来高额的计算量，故而不少研究尝试寻找其高效的近似方法，层次Softmax便是其中一种常用的方法...
largemarginsoftmax论文中公式如何解释？.Large-MarginSoftmaxLossforConvolutionalNeuralNetworks这篇论文中出现了一个公式，是关….这里的就是L-softmaxloss的定义，可以回答题主的第二个问题“是怎样加入L-Softmax的”。.其中的在的区间内必须是一个单递减函数...
softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（也就是值对应最大的）结点，作为我们的预测目标！
在论文中看到对softmax和cross-entropy的求导，一脸懵，故来整理整理。以softmaxregression为例来展示求导过程，softmaxregression可以看成一个不含隐含层的多分类神经网络，如…
Softmax在本章中我们主要使用交叉熵代价函数来解决学习速度衰退的问题。不过，我想首先简要的介绍一下解决这个问题的另一种方法，这种方法是基于神经元中所谓的softmax层。我们并不打算在本章余下的部分使用softmax层，所以，如果你很心急，你可以跳过本节直接进入下一节的阅读。
为此，论文提出了SoftPool，基于softmax加强进行特征图的池化操作。从实验结果来看，SoftPool在保持计算和内存高效的情况下，能够很好的保留特征图的重要信息，提升模型的准确率。
Softmax深入理解[译]原文：YouDon'tReallyKnowSoftmax-2020.04.26.Softmax函数是分类模型中常用的主要函数之一.其最早是在机器学习中提出的.Softmax函数将输入作为一个固定长度为d的实值向量，并将其归一化为概率分布.其易于理解和解释的，但其核心仍有值得...
↑点击蓝字关注极市平台作者丨happy编辑丨极市平台极市导读本文介绍了复旦大学&华为诺亚提出的一种新颖的softmax-free的Transformer—SOFT。所提SOFT显著改善了现有ViT方案的计算效率，更为关键的是：SOFT的线性复杂度可以允许更长的token序列...
最近读了《word2vecParameterLearningExplained》，是一片很好的讲解word2vec的论文。帮助我更加直观的理解了词向量的生成以及层次softmax和负采样的思想，对以下问题有了更深刻的认识：word2vec为什么可以将将语义信息编码进词...
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为此，论文提出了SoftPool，基于softmax加强进行特征图的池化操作。从实验结果来看，SoftPool在保持计算和内存高效的情况下，能够很好的保留特征图的重要信息，提升模型的准确率。
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