是指在深度学习中,通过矢量化计算方式来优化softmax函数的梯度计算过程。softmax函数常用于多分类问题中,将输入的实数向量转化为概率分布。
传统的softmax梯度计算方法是通过循环遍历每个类别,计算每个类别对应的梯度,然后将它们相加。这种方法在类别数较多时会导致计算效率低下。
而矢量化softmax梯度计算方法则通过矩阵运算来同时计算所有类别的梯度,从而提高计算效率。具体而言,它利用矩阵的乘法和广播机制,将softmax函数的梯度计算转化为矩阵运算,避免了循环计算的过程。
矢量化softmax梯度的优势在于:
矢量化softmax梯度的应用场景包括但不限于:
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