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深度学习one-hot分类中以softmax为激励函数交叉熵Loss函数的求导过程

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one-hot分类标签特性:维度值中只有一个1其余为0,使得交叉熵的加和在一个样本训练后Loss函数简化为单项;

softmax函数中,非Zi相关的项与Wi,bi无关,即对Wi,bi求导为0;

以上两点最终让求导最终得到一个简单结果;Wi,bi在这种Loss的梯度下降方向计算起来很简便;

求导过程见下图:

 

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