激活层为softmax时,CrossEntropy损失函数对激活层输入Z的梯度

∂ L ∂ Z = y ^ − y \frac{\partial L}{\partial Z}=\hat{y}-y ∂Z∂L=y^−y

其中 y y y为真实值,采用one-hot编码, y ^ \hat{y} y^为softmax输出的预测值

证明: \textbf{证明:} 证明:

根据softmax公式:
y ^ i = e z i ∑ j = 1 n e z j \hat{y}i=\frac{e^{z_i}}{\sum{j=1}^ne^{z_j}} y^i=∑j=1nezjezi

根据CrossEntropy公式:

L = − ∑ i = 1 n y i l o g y ^ i = − ∑ i = 1 n y i l o g e z i ∑ j = 1 n e z j = − y l l o g e z l ∑ j = 1 n e z j − ∑ i = 1 , i ≠ l n y i l o g e z i ∑ j = 1 n e z j \begin{align*} L&=-\sum_{i=1}^ny_ilog\hat{y}i \\ &=-\sum{i=1}^ny_ilog\frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}} \\ &=-y_llog\frac{e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}}-\sum_{i=1,i \neq l}^ny_ilog\frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}} \end{align*} L=−i=1∑nyilogy^i=−i=1∑nyilog∑j=1nezjezi=−yllog∑j=1nezjezl−i=1,i=l∑nyilog∑j=1nezjezi

所以
∂ L ∂ z l = − ∑ i = 1 , i ≠ l n y i ∑ j = 1 n e z j e z i − e z i e z l ( ∑ j = 1 n e z j ) 2 − y l ∑ j = 1 n e z j e z l e z l ∑ j = 1 n e z j − e z l e z l ( ∑ j = 1 n e z j ) 2 = − ∑ i = 1 , i ≠ l n y i ( − e z l ∑ j = 1 n e z j ) − y l ∑ j = 1 n e z j − e z l ∑ j = 1 n e z j = − ∑ i = 1 , i ≠ l n y i ( − e z l ∑ j = 1 n e z j ) − y l + y l e z l ∑ j = 1 n e z j = − y l + ∑ i = 1 n y i e z l ∑ j = 1 n e z j = − y l + e z l ∑ j = 1 n e z j ∑ i = 1 n y i \begin{align*} \frac{\partial L}{\partial z_l} &=-\sum_{i=1,i\neq l}^ny_i\frac{\sum_{j=1}^ne^{z_j}} {e^{z_i}}\frac{-e^{z_i}e^{z_l}}{(\sum_{j=1}^ne^{z_j})^2}-y_l\frac{\sum_{j=1}^ne^{z_j}}{e^{z_l}}\frac{e^{z_l}\sum_{j=1}^ne^{z_j}-e^{z_l}e^{z_l}}{(\sum_{j=1}^ne^{z_j})^2} \\ &=-\sum_{i=1,i\neq l}^ny_i(\frac{-e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}})-y_l\frac{\sum_{j=1}^ne^{z_j}-e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}} \\ &=-\sum_{i=1,i\neq l}^ny_i(\frac{-e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}})-y_l+y_l\frac{e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}} \\ &=-y_l+\sum_{i=1}^ny_i\frac{e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}} \\ &=-y_l+\frac{e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}}\sum_{i=1}^ny_i \end{align*} ∂zl∂L=−i=1,i=l∑nyiezi∑j=1nezj(∑j=1nezj)2−eziezl−ylezl∑j=1nezj(∑j=1nezj)2ezl∑j=1nezj−ezlezl=−i=1,i=l∑nyi(∑j=1nezj−ezl)−yl∑j=1nezj∑j=1nezj−ezl=−i=1,i=l∑nyi(∑j=1nezj−ezl)−yl+yl∑j=1nezjezl=−yl+i=1∑nyi∑j=1nezjezl=−yl+∑j=1nezjezli=1∑nyi

因为 y y y采用one-hot编码,所以
∑ i = 1 n y i = 1 \begin{align*} \sum_{i=1}^ny_i=1 \end{align*} i=1∑nyi=1

所以
∂ L ∂ z l = − y l + e z l ∑ j = 1 n e z j = y ^ l − y l \frac{\partial L}{\partial z_l}=-y_l+\frac{e^{z_l}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}}=\hat{y}_l-y_l ∂zl∂L=−yl+∑j=1nezjezl=y^l−yl

所以
∂ L ∂ Z = y ^ − y \frac{\partial L}{\partial Z}=\hat{y}-y ∂Z∂L=y^−y

相关推荐
码爸6 小时前
支持向量机介绍与示例
算法·机器学习·支持向量机
别动我齐刘海8 小时前
Linux 系统调试学习1
linux·运维·服务器·c++·学习·机器学习·机器人
szxinmai主板定制专家10 小时前
储能EMS + 协调控制器实战:RK3568/3576/3588+FPGA+AI 故障录波与诊断
人工智能·深度学习·机器学习·fpga开发·rk3588·rk3576·协调控制器
努力努力再努力wz10 小时前
【机器学习入门系列】从随机事件到正态分布:一文梳理概率论的核心知识
人工智能·机器学习·概率论
高洁0112 小时前
AI赋能产业升级与中美未来经济赛道博弈
人工智能·python·深度学习·机器学习·transformer
田里的水稻12 小时前
LLM_Transformer的神经网络
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·transformer
一水鉴天13 小时前
UML/MOF 元层级与 Model & Notation:整体设计核心术语的定稿探讨 20261012(豆包“查看聊天内容”继续)
人工智能·机器学习
EEET智选15 小时前
科技晨间速报 | AI 安全警钟、开源新模型与苹果智能家居
人工智能·科技·算法·机器学习·ai
HySpark15 小时前
qwen-omini情感识别效果不佳,重新梳理语音情感方案
人工智能·机器学习·语音情感识别
林伽一15 小时前
免人工审查即上生产的企业占比降至 47%,治理支出转向人工审查|2026年10月11日
人工智能·机器学习