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deep-learning - caffe中的Softmax和SoftmaxWithLoss层有什么区别？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 15:19:30

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同时定义 prototxt在 caffe 中，我发现有时我们使用 Softmax作为最后一层类型，有时我们使用 SoftmaxWithLoss ，我知道Softmax层会返回输入数据属于每个类的概率，但似乎SoftmaxwithLoss也会返回类概率，那么它们之间有什么区别呢？还是我误解了两种图层类型的用法？

最佳答案

虽然 Softmax返回给定模型预测的每个目标类的概率，SoftmaxWithLoss不仅将 softmax 操作应用于预测，还计算多项式逻辑损失，作为输出返回。这是训练阶段的基础(没有损失，将没有可用于更新网络参数的梯度)。
看
SoftmaxWithLossLayer
和 Caffe Loss
了解更多信息。

关于deep-learning - caffe中的Softmax和SoftmaxWithLoss层有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40974622/

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