Python實現(xiàn)softmax反向傳播的示例代碼
更新時間：2023年04月09日 14:10:10 作者：SugerOO
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python實現(xiàn)softmax反向傳播的相關(guān)資料，文中的示例代碼講解詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的可以了解一下
概念
softmax函數(shù)是常用的輸出層函數(shù)，常用來解決互斥標(biāo)簽的多分類問題。當(dāng)然由于他是非線性函數(shù)，也可以作為隱藏層函數(shù)使用
反向傳播求導(dǎo)
可以看到，softmax 計算了多個神經(jīng)元的輸入，在反向傳播求導(dǎo)時，需要考慮對不同神經(jīng)元的參數(shù)求導(dǎo)。
分兩種情況考慮：
- 當(dāng)求導(dǎo)的參數(shù)位于分子時
- 當(dāng)求導(dǎo)的參數(shù)位于分母時
當(dāng)求導(dǎo)的參數(shù)位于分子時：
當(dāng)求導(dǎo)的參數(shù)位于分母時(ez2 or ez3這兩個是對稱的，求導(dǎo)結(jié)果是一樣的)：
代碼
import torch
import math
def my_softmax(features):
_sum = 0
for i in features:
_sum += math.e ** i
return torch.Tensor([ math.e ** i / _sum for i in features ])
def my_softmax_grad(outputs):
n = len(outputs)
grad = []
for i in range(n):
temp = []
for j in range(n):
if i == j:
temp.append(outputs[i] * (1- outputs[i]))
else:
temp.append(-outputs[j] * outputs[i])
grad.append(torch.Tensor(temp))
return grad
if __name__ == '__main__':
features = torch.randn(10)
features.requires_grad_()
torch_softmax = torch.nn.functional.softmax
p1 = torch_softmax(features,dim=0)
p2 = my_softmax(features)
print(torch.allclose(p1,p2))
n = len(p1)
p2_grad = my_softmax_grad(p2)
for i in range(n):
p1_grad = torch.autograd.grad(p1[i],features, retain_graph=True)
print(torch.allclose(p1_grad[0], p2_grad[i]))到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)softmax反向傳播的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python softmax 反向傳播內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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