MxNet学习笔记(2)-softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss()与NLLLoss()的区别、Log似然代价函数

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1  softmax

函数Softmax(x)是一个non-linearity，但它的特殊之处在于它通常是网络中的一次操作，这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布，其定义如下，定义x是一个实数的向量(正数或负数都无所谓，没有限制)。然后，第i个Softmax(x)的组成是

输出是一个概率分布：每个元素都是非负的，并且所有元素的总和都是1

2  log_softmax

在softmax的结果上再做多一次log运算

(效果在查)

3  nn.CrossEntropyLoss()与NLLLoss()

NLLLoss的输入是一个对数概率向量和一个目标标签，它不会为我们计算对数概率。适合网络的最后一层是log_softmax。损失函数nn.CrossEntropyLoss()与NLLLoss()相同。唯一不同的是它为我们去做softmax。

4  Log似然代价函数

其中，ak表示第k个神经元的输出值；yk表示第k个神经元对应的真实值，取值为0或1.实际上，做分类的时候，只有一个yi为1，其他均为0，最终结果是C=-yklogak(ak对应着正确的那一个分类，log默认是e为底，ak在[0,1],当ak最大的时候，C=0），即损失为0。

未完待续

参考博客:

https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/80607732