创业网站模板,wordpress 文章验证码,网站说服力营销型网站策划 pdf,金耀网站建设Softmax 函数是神经网络中常用的一种激活函数#xff0c;尤其在分类问题中广泛应用。它将一个实数向量转换为概率分布#xff0c;使得每个输出值都位于 [0, 1] 之间#xff0c;并且所有输出值的和为 1。这样#xff0c;Softmax 可以用来表示各类别的预测概率。
Softmax 函…Softmax 函数是神经网络中常用的一种激活函数尤其在分类问题中广泛应用。它将一个实数向量转换为概率分布使得每个输出值都位于 [0, 1] 之间并且所有输出值的和为 1。这样Softmax 可以用来表示各类别的预测概率。
Softmax 函数的定义
给定一个实数向量 z[z1,z2,…,zn]Softmax 函数的输出是一个概率分布定义如下 其中
zi是输入向量 z 中的第 i 个元素。ezi是 zi 的指数。分母是对所有元素的指数进行求和确保输出的概率和为 1。
Softmax 的特点
输出范围每个输出值在 [0, 1] 之间适合作为概率。归一化所有输出的和为 1这使得输出可以视为概率。强化最大值Softmax 将输入向量中最大的元素映射为最大的概率通常用于多分类问题的最终输出层。
应用场景
多类分类问题在神经网络的输出层Softmax 通常用于多分类问题例如图像分类、文本分类等。它将每个类别的原始预测值即神经网络的输出转换为概率从而能够判断输入属于每个类别的概率。回归任务虽然 Softmax 主要用于分类问题但在某些情况下它也可以应用于回归任务中的概率预测。
计算示例
假设有一个网络的输出向量 z[2,1,0.1]我们想计算该向量通过 Softmax 函数后的输出 计算每个 e^{z_i}: e2≈7.389e^2e1≈2.718e^1 e0.1≈1.105e^{0.1} 求和 计算每个类别的概率
最终Softmax 输出的概率分布为 [0.659,0.242,0.099]即该网络认为输入属于第一个类别的概率为 65.9%属于第二个类别的概率为 24.2%属于第三个类别的概率为 9.9%。
总结
Softmax 是神经网络中用于多类分类问题的常见激活函数通过将网络的输出转化为概率分布帮助我们理解模型的预测结果并且通过概率值判断输入属于各类别的可能性。
