Sigmoid函数用于将值压缩至0和1之间——适合于概率表达,常用于二分类问题。Softmax函数则对结果执行规范化操作,使输出值总和为1,适合多分类场景。详解了这两个函数在全连接层中的使用案例,以及它们在整个神经网络架构中的计算过程和公式。此内容对于理解机器学习模型中分类任务的概率预测和决策过程有着实质性的启发作用。 艾文教编程
每日一题,sigmoid和softmax的公式 û收藏 转发 1 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...查看更多 a 100关注 213粉丝 291微博 微关系 他的关注(100) 桃沢樱呀- 秋不吃鱼 廖三岁Echo 希希Gina 他的粉丝(213) Unintended_fang ...