柚子快报邀请码778899分享:Softmax简介

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Softmax是一种数学函数,通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数,可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值,因为softmax将它们转换为0到1之间的值,所以它们可以被解释为概率。如果其中一个输入很小或为负,softmax将其变为小概率,如果输入很大,则将其变为大概率,但它将始终保持在0到1之间。

Softmax是逻辑回归的一种推广,可以用于多分类任务,其公式与逻辑回归的sigmoid函数非常相似。只有当分类是互斥的,才可以在分类器中使用softmax函数,也就是说只能是多元分类(即数据只有一个标签),而不能是多标签分类(即一条数据可能有多个标签)。

许多多层神经网络输出层的最后一层是一个全连接层,输出是一个实数向量,这个向量通常代表了每个类别的得分或置信度。为了将这些得分转换为概率分布,通常会使用softmax函数。因为它将分数转换为规范化的概率分布,可以显示给用户或用作其他系统的输入。所以通常附加一个softmax函数在神经网络的最后一层之后。

Softmax函数的公式

完整文章:

 

https://avoid.overfit.cn/post/2d318bac9289468db61c8510c4e3b613

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