https://www.zhihu.com/question/23765351 因為這里不太方便編輯公式，所以很多公式推導的細節都已經略去了，如果對相關數學表述感興趣的話，請戳這里的鏈接Softmax的理解與應用 - superCally的專欄 - 博客頻道 ...

1. Sigmod 函數 1.1 函數性質以及優點 其實logistic函數也就是經常說的sigmoid函數，它的幾何形狀也就是一條sigmoid曲線（S型曲線）。 其中z是一個線性組合，比如z可以等於：b + w1*x1 + w2 ...

　　Softmax回歸模型，該模型是logistic回歸模型在多分類問題上的推廣，在多分類問題中，類標簽 可以取兩個以上的值。Softmax模型可以用來給不同的對象分配概率。即使在之后，我們訓練更加精細的模型時，最后一步也需要用softmax來分配概率。本質上其實是一種多種類型的線性分割，當類 ...

　　深度學習最終目的表現為解決分類或回歸問題。在現實應用中，輸出層我們大多采用softmax或sigmoid函數來輸出分類概率值，其中二元分類可以應用sigmoid函數。 　　而在多元分類的問題中，我們默認采用softmax函數，具體表現為將多個神經元的輸出，映射到0 ~ 1的區間中，按概率 ...

一、softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成概率來理解，從而來進行多分類！ 假設我們有一個數組，V，Vi表示V中的第i個元素，那么這個元素的softmax值就是 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 更形象的如下圖 ...

前面提到激活函數，在實現手寫體 mnist 數據集的識別任務中的反向傳播過程文件（mnist_backward.py） 用到了softmax函數，又稱歸一化指數函數。下面就談談我對其的理解。 它能將一個含任意實數的K維的向量z的“壓縮”到另一個K維實向量σ(z) 中，使得每一個元素 ...

解釋1： 他的假設服從指數分布族 解釋2： 最大熵模型，即softmax分類是最大熵模型的結果。 關於最大熵模型，網上很多介紹： 在已知部分知識的前提下，關於未知分布最合理的推斷就是符合已知知識最不確定或最隨機的推斷，其原則是承認已知事物（知識），且對未知事物不做任何假設 ...

做過多分類任務的同學一定都知道softmax函數。softmax函數，又稱歸一化指數函數。它是二分類函數sigmoid在多分類上的推廣，目的是將多分類的結果以概率的形式展現出來。下圖展示了softmax的計算方法： 下面為大家解釋一下為什么softmax是這種形式 ...