在TF2.0中,使用梯度带时,分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0的原因是由于softmax函数的导数特性导致的。
分类交叉熵损失函数常用于多分类问题中,它的计算公式为:
L = -Σ(y * log(softmax(logits)))
其中,y表示真实标签,logits表示模型的输出结果。
在TF2.0中,使用梯度带进行自动求导时,会计算损失函数对于模型参数的梯度。而在分类交叉熵损失函数中,softmax函数是一个常用的激活函数,它将logits转化为概率分布。softmax函数的计算公式为:
softmax(logits) = exp(logits) / Σ(exp(logits))
当计算分类交叉熵损失函数相对于logits的梯度时,由于softmax函数的导数特性,导致了分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0。具体来说,softmax函数的导数可以表示为:
d(softmax(logits)) / d(logits) = softmax(logits) - y
其中,softmax(logits)表示softmax函数的输出结果,y表示真实标签。可以看到,当softmax(logits)等于y时,导数为0。这意味着在这种情况下,分类交叉熵损失函数对于logits的梯度为0。
这个特性在训练神经网络时非常有用,因为它可以减少梯度的变化范围,提高训练的稳定性。同时,这也说明了在使用梯度带进行自动求导时,分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0是正常的现象。
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