. Softmax Softmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到 , 范围内，并且归一化保证和为 ，从而使得多分类的概率之和也刚好为 。其公式如下： S i frac e z i sum j K e z j 通俗理解，softmax函数的结果代表了类别分布，也就是说K个不同可能结果的概率分布。所以softmax经常用于深度学习和机器学习的分类任务中。 但是So ...
2021-04-22 16:49 0 828 推荐指数：
1、softmax 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. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x ...
softmax(x) 函数：输入一个实数向量并返回一个概率分布 log_softmax(x) 函数：对经过softmax的函数经过一次对数运算 ...
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 ...
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 ...
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