卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

淩亂°似流年 2022-03-19 05:58 271阅读 0赞

参考：[https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921][https_blog.csdn.net_u014380165_article_details_77284921]

我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，softmax loss，cross entropy了解吗？相信很多人不一定清楚。虽然网上的资料很多，但是质量参差不齐，常常看得眼花缭乱。为了让大家少走弯路，特地整理了下这些知识点的来龙去脉，希望不仅帮助自己巩固知识，也能帮到他人理解这些内容。

这一篇主要介绍全连接层和损失层的内容，算是网络里面比较基础的一块内容。先理清下从全连接层到损失层之间的计算。来看下面这张图，来自参考资料1（自己实在懒得画图了）。

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这张图的等号左边部分就是全连接层做的事，W是全连接层的参数，我们也称为权值，X是全连接层的输入，也就是特征。从图上可以看出特征X是N\*1的向量，这是怎么得到的呢？这个特征就是由全连接层前面多个卷积层和池化层处理后得到的，假设全连接层前面连接的是一个卷积层，这个卷积层的输出是100个特征（也就是我们常说的feature map的channel为100），每个特征的大小是4\*4，那么在将这些特征输入给全连接层之前会将这些特征flat成N\*1的向量（这个时候N就是100\*4\*4=1600）。解释完X，再来看W，W是全连接层的参数，是个T\*N的矩阵，这个N和X的N对应，T表示类别数，比如你是7分类，那么T就是7。我们所说的训练一个网络，对于全连接层而言就是寻找最合适的W矩阵。因此全连接层就是执行WX得到一个T\*1的向量（也就是图中的logits\[T\*1\]），这个向量里面的每个数都没有大小限制的，也就是从负无穷大到正无穷大。然后如果你是多分类问题，一般会在全连接层后面接一个softmax层，这个softmax的输入是T\*1的向量，输出也是T\*1的向量（也就是图中的prob\[T\*1\]，这个向量的每个值表示这个样本属于每个类的概率），只不过输出的向量的每个值的大小范围为0到1。

现在你知道softmax的输出向量是什么意思了，就是概率，该样本属于各个类的概率！

那么softmax执行了什么操作可以得到0到1的概率呢？先来看看softmax的公式（以前自己看这些内容时候对公式也很反感，不过静下心来看就好了）：

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公式非常简单，前面说过softmax的输入是WX，假设模型的输入样本是I，讨论一个3分类问题（类别用1，2，3表示），样本I的真实类别是2，那么这个样本I经过网络所有层到达softmax层之前就得到了WX，也就是说WX是一个3\*1的向量，那么上面公式中的aj就表示这个3\*1的向量中的第j个值（最后会得到S1，S2，S3）；而分母中的ak则表示3\*1的向量中的3个值，所以会有个求和符号（这里求和是k从1到T，T和上面图中的T是对应相等的，也就是类别数的意思，j的范围也是1到T）。因为e^x恒大于0，所以分子永远是正数，分母又是多个正数的和，所以分母也肯定是正数，因此Sj是正数，而且范围是(0,1)。如果现在不是在训练模型，而是在测试模型，那么当一个样本经过softmax层并输出一个T\*1的向量时，就会取这个向量中值最大的那个数的index作为这个样本的预测标签。

因此我们训练全连接层的W的目标就是使得其输出的WX在经过softmax层计算后其对应于真实标签的预测概率要最高。

举个例子：假设你的WX=\[1,2,3\]，那么经过softmax层后就会得到\[0.09,0.24,0.67\]，这三个数字表示这个样本属于第1,2,3类的概率分别是0.09,0.24,0.67。

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弄懂了softmax，就要来说说softmax loss了。   
那softmax loss是什么意思呢?如下：

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首先L是损失。Sj是softmax的输出向量S的第j个值，前面已经介绍过了，表示的是这个样本属于第j个类别的概率。yj前面有个求和符号，j的范围也是1到类别数T，因此y是一个1\*T的向量，里面的T个值，而且只有1个值是1，其他T-1个值都是0。那么哪个位置的值是1呢？答案是真实标签对应的位置的那个值是1，其他都是0。所以这个公式其实有一个更简单的形式：

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当然此时要限定j是指向当前样本的真实标签。

来举个例子吧。假设一个5分类问题，然后一个样本I的标签y=\[0,0,0,1,0\]，也就是说样本I的真实标签是4，假设模型预测的结果概率（softmax的输出）p=\[0.1,0.15,0.05,0.6,0.1\]，可以看出这个预测是对的，那么对应的损失L=-log(0.6)，也就是当这个样本经过这样的网络参数产生这样的预测p时，它的损失是-log(0.6)。那么假设p=\[0.15,0.2,0.4,0.1,0.15\]，这个预测结果就很离谱了，因为真实标签是4，而你觉得这个样本是4的概率只有0.1（远不如其他概率高，如果是在测试阶段，那么模型就会预测该样本属于类别3），对应损失L=-log(0.1)。那么假设p=\[0.05,0.15,0.4,0.3,0.1\]，这个预测结果虽然也错了，但是没有前面那个那么离谱，对应的损失L=-log(0.3)。我们知道log函数在输入小于1的时候是个负数，而且log函数是递增函数，所以-log(0.6) < -log(0.3) < -log(0.1)。简单讲就是你预测错比预测对的损失要大，预测错得离谱比预测错得轻微的损失要大。

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理清了softmax loss，就可以来看看cross entropy了。   
corss entropy是交叉熵的意思，它的公式如下：

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是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时，cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值，所以如果你的概率是通过softmax公式得到的，那么cross entropy就是softmax loss。这是我自己的理解，如果有误请纠正。

参考资料1：[http://eli.thegreenplace.net/2016/the-softmax-function-and-its-derivative/][http_eli.thegreenplace.net_2016_the-softmax-function-and-its-derivative]

[https_blog.csdn.net_u014380165_article_details_77284921]: https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921
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[http_eli.thegreenplace.net_2016_the-softmax-function-and-its-derivative]: http://eli.thegreenplace.net/2016/the-softmax-function-and-its-derivative/