Softmax函数，也称为归一化指数函数，是一个将向量映射到另一个向量的函数，其中输出向量的元素值代表了...
其实从输出上来看也很明显,softmax的输出是个向量,而max函数的输出是一个数值,不可能直接用softmax来取代max。max函数真正的smooth版本是LogSumExp函数(LogSumExp - Wikipedia),对此感兴趣的读者还可以看看这个博客:寻求一个光滑的最大值函数 - 科学空间|Scientific Spaces。
上述式子中 yc 是指真实样本的标签值,Pc 是指 实际的输出经过 softmax 计算后得到的概率值,该式子能够衡量真实分布和实际输出的分布之间的距离, 由于softmax 可以将一组变量转换为概率分布,而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离,因此,softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说,交叉熵...
而A-Softmax做了一件非常巧妙的事 - 它通过引入角度乘数m（通常为2、3或4），强制缩小了每个类别所...
Softmax 回归 有一种logistic回归的一般形式,叫做Softmax回归,能让在试图识别某一分类时做出预测,或者说是多种分类中的一个,不只是识别两个分类,来一起看一下。 假设不单需要识别猫,而是想识别猫,狗和小鸡,把猫加做类1,狗为类2,小鸡是类3,如果不属于以上任何一类,就分到“其它”或者说“以上均不符合”这...
实际上,很多人都想问的一个问题是,softmax函数中的soft如何解释,是不是有hard max,到底这里是怎么算的soft,文献[3][4][5]就是关于这个问题的一部分讨论。 一句话解释:实际上softmax对应的是(hard)max函数即 m a x ( x 1 , . . . , x n ) max(x_1,…,x_n) max(x1,...,xn)。如...
Softmax是一种数学函数,通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数,可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值,...
由于softmax函数先拉大了输入向量元素之间的差异,然后才归一化为一个概率分布,在应用到分类问题时,它使得各个类别的概率差异比较显著,最大值产生的概率更接近1,这样输出分布的形式更接近真实分布。 但是当softmax函数被应用到寻址时,例如注意力机制中,softmax这个拉大...
07 Softmax变体 介绍完 Softmax,我们紧接着总结一下本博客以往讨论过 Softmax 的相关变体工作,比如 Margin Softmax、Taylor Softmax、Sparse Softmax 等,它们都是在 Softmax 基础上的衍生品,侧重于不同方面的改进,比如损失函数、、稀疏性、长尾性等。
4.10.Softmax函数 一:简介 激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。 下图展示了一个神经元是如何输入激活函数以及如何得到该神经元最终的输出: 二:为什么要用激活函数 ...