https://www.zhihu.com/question/23765351 因为这里不太方便编辑公式,所以很多公式推导的细节都已经略去了,如果对相关数学表述感兴趣的话,请戳这里的链接Softmax的理解与应用 - superCally的专栏 - 博客频道 ...
我们知道max,假如说我有两个数,a和b,并且a gt b,如果取max,那么就直接取a,没有第二种可能。但有的时候我不想这样,因为这样会造成分值小的那个饥饿。所以我希望分值大的那一项经常取到,分值小的那一项也偶尔可以取到,那么我用softmax就可以了 现在还是a和b,a gt b,如果我们取按照softmax来计算取a和b的概率,那a的softmax值大于b的,所以a会经常取到,而b也会偶尔 ...
2017-09-27 11:00 0 1359 推荐指数:
https://www.zhihu.com/question/23765351 因为这里不太方便编辑公式,所以很多公式推导的细节都已经略去了,如果对相关数学表述感兴趣的话,请戳这里的链接Softmax的理解与应用 - superCally的专栏 - 博客频道 ...
1. Sigmod 函数 1.1 函数性质以及优点 其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线(S型曲线)。 其中z是一个线性组合,比如z可以等于:b + w1*x1 + w2 ...
Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值。Softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后,我们训练更加精细的模型时,最后一步也需要用softmax来分配概率。本质上其实是一种多种类型的线性分割,当类 ...
深度学习最终目的表现为解决分类或回归问题。在现实应用中,输出层我们大多采用softmax或sigmoid函数来输出分类概率值,其中二元分类可以应用sigmoid函数。 而在多元分类的问题中,我们默认采用softmax函数,具体表现为将多个神经元的输出,映射到0 ~ 1的区间中,按概率 ...
一、softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图 ...
前面提到激活函数,在实现手写体 mnist 数据集的识别任务中的反向传播过程文件(mnist_backward.py) 用到了softmax函数,又称归一化指数函数。下面就谈谈我对其的理解。 它能将一个含任意实数的K维的向量z的“压缩”到另一个K维实向量σ(z) 中,使得每一个元素 ...
解释1: 他的假设服从指数分布族 解释2: 最大熵模型,即softmax分类是最大熵模型的结果。 关于最大熵模型,网上很多介绍: 在已知部分知识的前提下,关于未知分布最合理的推断就是符合已知知识最不确定或最随机的推断,其原则是承认已知事物(知识),且对未知事物不做任何假设 ...
做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数,又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广,目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法: 下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式 ...