Sigmoid得到的结果是“分到正确类别的概率和未分到正确类别的概率”，Softmax得到的是“分到正确类别的...
而Softmax函数对应最后一层全连接层的神经元个数是2。因为Sigmoid函数只有是目标和不是目标之分，实际上...
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据上所述，sigmoid函数，我们可以当作成它是对⼀个类别的“建模”。将该类别建模完成，另⼀个相对的类别就直接通过1减去得到；⽽softmax函数，是对两个类别建模。同样的，得到两个类别的概率之和也是1. 神经⽹络在做⼆分类时，使⽤softmax还是sigmoid，做法其实有明显差别。由于softmax是对两个类别（...
实际应用中，选择sigmoid还是softmax取决于具体问题和模型的需求。例如，在自然语言处理（NLP）领域，BERT模型通常使用softmax函数作为输出层，以便处理多项分类问题，包括多类别分类和序列标注等任务。而在计算机视觉（CV）领域，特别是在二分类任务中，sigmoid函数可能更受欢迎，因为它能够简洁地表示属于正类...
据上所述,sigmoid函数,我们可以当作成它是对一个类别的“建模”。将该类别建模完成,另一个相对的类别就直接通过1减去得到; 而softmax函数,是对两个类别建模。同样的,得到两个类别的概率之和也是1. 神经网络在做二分类时,使用softmax还是sigmoid,做法其实有明显差别。由于softmax是对两个类别(正反两类,通常定义为...
据上所述,sigmoid函数,我们可以当作成它是对一个类别的“建模”。将该类别建模完成,另一个相对的类别就直接通过1减去得到; 而softmax函数,是对两个类别建模。同样的,得到两个类别的概率之和也是1. 神经网络在做二分类时,使用softmax还是sigmoid,做法其实有明显差别。由于softmax是对两个类别(正反两类,通常定义为...
多个sigmoid与一个softmax都可以进行多分类 如果多个类别之间是互斥的,就应该使用softmax,即这个东西只可能是几个类别中的一种。 如果多个类别之间不是互斥的,使用多个sigmoid。比如4个类别人声音乐、舞曲、影视原声、流行歌曲,一首歌曲可以来自影视原声,同时也包含人声。
Sigmoid函数: Softmax函数: 其中: 因此这两个完全等价,连梯度消失的位置都是等价的。 关于灵犀的问题: 采用sigmoid输出时,使用[0-1.0]的threshold来得到不同的precision和recall; 而采用softmax输出时,我们常常直接取两类中最大概率的类别(这种方法我理解应该是直...