答案來自專欄：機器學習算法與自然語言處理 詳解softmax函數以及相關求導過程 這幾天學習了一下softmax激活函數，以及它的梯度求導過程，整理一下便於分享和交流。 softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射 ...

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 更形象的如下圖表示： softmax直白來說 ...

softmax的主要工作就是將預測出來的結果，用概率來表示，並將總的概率相加為1 通過全連接層輸出的預測結果有正有負，那為什么有負數呢？ 是因為參數或者激活函數的問題 將預測結果轉換為概率主要分為兩步： 1、將所有的負數變為正數，並不能改變與原正數的相對大小 \(y = e^x ...

寫在前面 以下是個人在學習過程中的記錄，如有侵權聯系刪除。 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293?refer=intelligentunit ht ...

tf.nn.softmax中dim默認為-1,即,tf.nn.softmax會以最后一個維度作為一維向量計算softmax softmax是什么？ 函數 Softmax(x) 也是一個 non-linearity, 但它的特殊之處在於它通常是網絡中一次操作 ...

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) #對每一列進行softmax y12 ...

轉自：詳解softmax函數以及相關求導過程 這幾天學習了一下softmax激活函數，以及它的梯度求導過程，整理一下便於分享和交流！ 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 ...

softmax_cross_entropy_with_logits函數原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函數功能：計算最后一層是softmax層的cross ...