Softmax：原理及python实现
Table of Contents 1 SoftMax回归概述 1.1 标签编码 1.2 算法思路 2 SoftMax的损失函数及其优化 2.1 损失函数 2.2 损失函数的求导 3 Softmax ...
原文：Softmax函数原理及Python实现
Softmax原理 Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。 对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p z 。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为： softmax x i frac exp x i sum j exp x j 对于k维向量z来说，其中 z i in R ，我们使用指数函数变换可以将元 ...
2020-05-20 11:29 0 4837 推荐指数：
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