原文:二分类情况下sigmoid函数和softmax函数区别

说到softmax和sigmoid二者差别,就得说说二者分别都是什么。其实很简单,网上有数以千计的优质博文去给你讲明白,我只想用我的理解来简单阐述一下: sigmoid函数针对两点分布提出。神经网络的输出经过它的转换,可以将数值压缩到 , 之间,得到的结果可以理解成 分类成目标类别的概率P 。而不分类到该类别的概率,就是 P ,这也是典型的两点分布的形式 softmax本身针对多项分布提出,当类别 ...

2020-12-08 10:42 0 1836 推荐指数:

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sigmoidsoftmax 二分类、多分类的使用

二分类sigmoidsoftmax两者的数学公式是等价的,理论上应该是一样的,但实际使用的时候还是sigmoid好 https://www.zhihu.com/question/295247085 为什么好?其实现在我得到一个确切的答案! 多个sigmoid与一个softmax ...

Tue Aug 20 05:08:00 CST 2019 0 3364
SoftmaxSigmoid函数的联系

译自:http://willwolf.io/2017/04/19/deriving-the-softmax-from-first-principles/ 本文的原始目标是探索softmax函数sigmoid函数的关系。事实上,两者的关系看起来已经是遥不可及:一个是分子中有指数!一个有求和!一个 ...

Thu Apr 27 16:42:00 CST 2017 0 3859
Softmax 原理及 SigmoidSoftmax用于分类区别

1、什么是 softmax 机器学习总归是要接触到 softmax 的,那么这个东东倒底是怎么来的呢?实际上 softmax 可能指两种相似但不相同的东东。 1.1. softmax function 这函数定义比较符合 softmax 这个名字: 可见 softmax ...

Fri Mar 20 07:57:00 CST 2020 1 11728
Sigmoid函数Softmax函数的理解

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 ...

Mon Dec 09 19:49:00 CST 2019 0 1289
对于分类问题的神经网络最后一层的函数sigmoidsoftmax与损失函数

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结: sigmoidsoftmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数(备注:sigmoid也用作中间层做激活函数); 对于类别数量大于2的分类问题,如果每个类别之间互斥,则选用softmax函数(例如:类别为牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

Thu Sep 27 21:29:00 CST 2018 0 4203
二分类

二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景,如对于借贷问题,我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析,判断是否进行借贷;对于一封邮件,根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...

Sat Aug 18 04:23:00 CST 2018 0 8262
25、二分类、多分类与多标签问题的区别

二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类:表示分类任务中有两个类别,比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说,训练一个分类器,输入一幅图片,用特征向量x表示,输出是不是猫,用y=0或1表示。二分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。 多分类(Multiclass ...

Mon Oct 28 02:55:00 CST 2019 0 1276
 
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