3.4.1 分类问题
整节理论知识，详见书本。
3.4.2 网络架构
整节理论知识，详见书本。
3.4.3 全连接层的参数开销
整节理论知识，详见书本。
3.4.4 softmax运算
整节理论知识，详见书本。
3.4.5 小批量样本的向量化
整节理论知识，详见书本。
3.4.6 损失函数
整节理论知识，详见书本。
3.4.7 信息论基础
整节理论知识，详见书本。
以下为结合视频《“交叉熵”如何做损失函数？打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵”》对交叉熵的理解：
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为什么香农要把信息量定义为 \(-\log P(j)\)？
香农如此定义当然并非一时兴起。
假设有一事件的概率为 \(P\)，该事件可拆分为两个小事件，这两个小事件的概率分别为 \(P_1\) 和 \(P_2\)。那么显然 \(P=P_1\times P_2\)。
我们假设信息量为 \(f(P(j))\)（自变量为概率），则为了保持量纲需要满足 \(f(P)=f(P_1)+f(P_2)\)。
为了满足以上两个式子，顺理成章的想到给 \(f(P(j))\) 应该是对数运算，即 \(f(P(j))=\log(P(j))\)。
又为了满足概率越大信息量越小的直观感受，可在给对数运算取负值，至此即得出信息量的定义 \(f(P(j))=-\log P(j)\)。
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何为熵？
熵的定义式如下：
\[H(P)=\sum_j-P(j)\log P(j) \]显而易见，\(熵=\sum_j概率\times信息量\)，也就是说熵实际上就是事件信息量的期望。
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什么是交叉熵？为什么交叉熵能当损失函数？
为了计量的是真实值与估计值之间的差距，在这里自然的使用真实值与估计值的信息量的均差，称之为 KL 散度：
\[\begin{align} D_{KL}(y|\hat{y})&=\sum_{j=1}^q y_j(f(\hat{y}_j)-f(y_j))\\ &=\sum_{j=1}^q y_j((-\log\hat{y}_j)-(-\log y_j))\\ &=\sum_{j=1}^q y_j(-\log\hat{y}_j)-\sum_{j=1}^q y_j(-\log y_j)\\ &=交叉熵-熵 \end{align} \]由吉布斯不等式知，KL 散度的前项一定大于后向，即 \(D_{KL}(y|\hat{y})\ge0\)。
因此便可以取交叉熵作为真实值与估计值之间的差距，且最小化交叉熵即可最小化损失。
3.4.8 模型预测和评估
整节理论知识，详见书本。
练习
（1）我们可以更深入地探讨指数族与 softmax 之间的联系。
a. 计算 softmax 交叉熵损失 \(l(\boldsymbol{y},\hat{\boldsymbol{y}})\) 的二阶导数。
b. 计算 \(\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})\) 给出的分布方差，并与上面计算的二阶导数匹配。
a. 由 3.5.6 2 知道：
\[\frac{\partial l(\boldsymbol{y},\hat{\boldsymbol{y}})}{\partial o_j}=\frac{\exp(o_j)}{\sum^q_{k=1}\exp(o_k)}-y_j=\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j-y_j \]则二阶导为：
\[\begin{align} \frac{\partial^2 l(\boldsymbol{y},\hat{\boldsymbol{y}})}{\partial o_j^2}&=\frac{\partial \frac{\exp(o_j)}{\sum^q_{k=1}\exp(o_k)}-y_j}{\partial o_j}\\ &=\frac{\exp(o_j)\sum^q_{k=1}\exp(o_k)-\exp^2(o_j)}{(\sum^q_{k=1}\exp(o_k))^2}-0\\ &=\frac{\exp(o_j)}{\sum^q_{k=1}\exp(o_k)}(1-\frac{\exp(o_j)}{\sum^q_{k=1}\exp(o_k)})\\ &=\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j(1-\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j) \end{align} \]b.先求均值：
\[\begin{align} \overline{\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})}&=\frac{1}{q}\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j\\ &=\frac{1}{q}\sum^q_{j=1}\frac{\exp(o_j)}{\sum^q_{k=1}\exp(o_k)}\\ &=\frac{1}{q}\frac{\sum^q_{j=1}\exp(o_j)}{\sum^q_{k=1}\exp(o_k)}\\ &=\frac{1}{q} \end{align} \]方差为：
\[\begin{align} \mathrm{V\ ar}(o)&=\frac{1}{q}\sum^q_{j=1}(\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j-\overline{\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})})^2\\ &=\frac{1}{q}\left[(\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_1-\frac{1}{q})^2+(\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_2-\frac{1}{q})^2+\dots+(\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_q-\frac{1}{q})^2\right]\\ &=\frac{1}{q}(\frac{1}{q}+\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}^2(\boldsymbol{o})_j-\frac{2}{q}\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j)\\ &=\frac{1}{q}(\frac{1}{q}-\frac{2}{q}+\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}^2(\boldsymbol{o})_j)\\ &=-\frac{1}{q^2}+\frac{1}{q}\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}^2(\boldsymbol{o})_j \end{align} \]上式与二阶导数式匹配为：
\[\begin{align} \mathrm{V\ ar}(o)&=-\frac{1}{q^2}+\frac{1}{q}\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}^2(\boldsymbol{o})_j\\ &=-\frac{1}{q^2}-\frac{1}{q}(1-\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}^2(\boldsymbol{o})_j)+\frac{1}{q}\\ &=-\frac{1}{q^2}-\frac{1}{q}(\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j-\sum^q_{j=1}\mathrm{softmax}^2(\boldsymbol{o})_j)+\frac{1}{q}\\ &=-\frac{1}{q^2}-\frac{1}{q}\sum^q_{j=1}(\mathrm{softmax}(\boldsymbol{o})_j-\mathrm{softmax}^2(\boldsymbol{o})_j)+\frac{1}{q}\\ &=\frac{q-1}{q^2}-\frac{1}{q}\sum^q_{j=1}\frac{\partial^2 l(\boldsymbol{y},\hat{\boldsymbol{y}})}{\partial o_j^2}\\ \end{align} \]（2）假设我们有3个类别出现的的概率相等，即概率向量是 \(\left(\frac{1}{3}, \frac{1}{3}, \frac{1}{3}\right)\)。
a. 如果我们尝试为它设计二进制代码，有什么问题？
b. 请设计一个更好的代码。（提示：如果我们尝试为两个独立的观测结果编码会发生什么，如果我们为 \(n\) 个观测值联合编码怎么办？）
a. 3不是2的幂，用两位二进制编码则会浪费一个编码，这样后面就会很麻烦。
b. 如 3.4.1 所述，可使用独热编码，即分别使用 100、010 和 001 代表上述三个类别。
（3）softmax 是对上面介绍的映射的误称（虽然深度学习领域很多人都使用这个名字）。真正的 softmax 被定义为 \(\mathrm{ReakSiftMax}(a,b)=\log(\exp(a)+\exp(b))\)。
a. 证明 \(\mathrm{ReakSiftMax}(a,b)>\max(a,b)\)
b. 证明 \(\lambda^{-1}\mathrm{ReakSiftMax}(\lambda a,\lambda b)>\max(a,b)\) 成立，前提是 \(\lambda>0\)
c. 证明对于 \(\lambda\to\infty\)，有 \(\lambda^{-1}\mathrm{ReakSiftMax}(\lambda a,\lambda b)\to\max(a,b)\)。
d. sofrmax 会是什么样子？
e. 将其扩展到两个以上的数字。
a. \(\mathrm{ReakSiftMax}(a,b)=\log(\exp(a)+\exp(b))>\log(\exp(\max(a,b)))=\max(a,b)\)
b. 若 \(\lambda>0\) 则：
\[\begin{align} \lambda^{-1}\mathrm{ReakSiftMax}(\lambda a,\lambda b)=\lambda^{-1}\log(\exp(\lambda a)+\exp(\lambda b))>\lambda^{-1}\log(\exp(\max(\lambda a,\lambda b)))&=\lambda^{-1}\max(\lambda a,\lambda b)\\ &=\lambda^{-1}\lambda\max(a,b)\\ &=\max(a,b) \end{align} \]若 \(\lambda<0\) 则：
\[\begin{align} \lambda^{-1}\mathrm{ReakSiftMax}(\lambda a,\lambda b)=\lambda^{-1}\log(\exp(\lambda a)+\exp(\lambda b))<\lambda^{-1}\log(\exp(\min(\lambda a,\lambda b)))&=\lambda^{-1}\min(\lambda a,\lambda b)\\ &=\lambda^{-1}\lambda\max(a,b)\\ &=\max(a,b) \end{align} \]c. 若 \(a\ne b\)，则：
\[\lim_{\lambda\to\infty}\exp(\max(\lambda a,\lambda b))\gg\lim_{\lambda\to\infty}\exp(\min(\lambda a,\lambda b)) \]故：
\[\begin{align} \lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\mathrm{ReakSiftMax}(\lambda a,\lambda b)&=\lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\log(\exp(\lambda a)+\exp(\lambda b))\\ &=\lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\log(\exp(\max(\lambda a,\lambda b)))\\ &=\lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\max(\lambda a,\lambda b)\\ &=\lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\lambda \max(a,b)\\ &=\max(a,b) \end{align} \]若 \(a= b\)，则：
\[\begin{align} \lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\mathrm{ReakSiftMax}(\lambda a,\lambda b)&=\lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\log(\exp(\lambda a)+\exp(\lambda b))\\ &=\lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}\log(2\exp(\max(\lambda a,\lambda b)))\\ &=\lim_{\lambda\to\infty}\lambda^{-1}[\max(\lambda a,\lambda b)+\log2]\\ &=\lim_{\lambda\to\infty}[\lambda^{-1}\lambda \max(a,b)+\lambda^{-1}\log2]\\ &=\max(a,b)+0\\ &=\max(a,b) \end{align} \]d. \(\mathrm{softmin}(\boldsymbol{o})_j=\mathrm{softmax}(-\boldsymbol{o})_j\)，故softmin 长这个样子：
\[\mathrm{softmin}(\boldsymbol{o})_j=\frac{\exp(-o_j)}{\sum^q_{k=1}\exp(-o_k)} \]详细参见官方文档 SOFTMIN
e. 扩展到 n 个参数为：
\[\mathrm{ReakSiftMax}(x_1,x_2\dots,x_n)=\log(\exp(x_1)+\exp(x_2)+\dots+\exp(x_n)) \] 标签：frac,回归,boldsymbol,3.4,softmax,exp,mathrm,lambda From： https://www.cnblogs.com/AncilunKiang/p/17436644.html