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介紹了Python實現(xiàn)softmax反向傳播的相關資料，文中的示例代碼講解詳細，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)，常用來解決互斥標簽的多分類問題。當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

可以看到，softmax 計算了多個神經(jīng)元的輸入，在反向傳播求導時，需要考慮對不同神經(jīng)元的參數(shù)求導。

分兩種情況考慮：

當求導的參數(shù)位于分子時
當求導的參數(shù)位于分母時

當求導的參數(shù)位于分子時：

當求導的參數(shù)位于分母時(e^z2 or e^z3這兩個是對稱的，求導結果是一樣的)：

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)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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