答案来自专栏：机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流。 softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射 ...

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 更形象的如下图表示： softmax直白来说 ...

softmax的主要工作就是将预测出来的结果，用概率来表示，并将总的概率相加为1 通过全连接层输出的预测结果有正有负，那为什么有负数呢？ 是因为参数或者激活函数的问题 将预测结果转换为概率主要分为两步： 1、将所有的负数变为正数，并不能改变与原正数的相对大小 \(y = e^x ...

写在前面 以下是个人在学习过程中的记录，如有侵权联系删除。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293?refer=intelligentunit ht ...

tf.nn.softmax中dim默认为-1,即,tf.nn.softmax会以最后一个维度作为一维向量计算softmax softmax是什么？ 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作 ...

import torch import torch.nn.functional as F x1= torch.Tensor( [ [1,2,3,4],[1,3,4,5],[3,4,5,6]]) y11= F.softmax(x, dim = 0) #对每一列进行softmax y12 ...

转自：详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！ 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 ...

softmax_cross_entropy_with_logits函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能：计算最后一层是softmax层的cross ...