caffe layer analysis_SofmaxLoss

• • 损失函数
    • 可配置参数
    • 应用方式
    • 进阶应用

Loss Function

softmax_loss的计算过程分为两个阶段：

（1）确定softmax归一化概率

（2）计算损失值

以下以batchsize=1的二分类任务为例进行说明：
假设网络最后一层输出结果为[1.2 0.8]，在进行最大值减法处理后，得到新的数值为[0 -0.4]。
接下来通过归一化计算概率分布，最终获得[0.5987 0.4013]。
若该图像的真实类别标签为1，则对应的损失函数值可表示为Loss=-log(0.4013)=0.9130。

可选参数设计与应用

（1） ignore_label

int类型变量，初始值为空。
当设定具体数值后，所有标签值与ignore_label相等的样本将不