首先我们给出softma层的回顾。 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就Si=ei∑jej 更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数...
根据softmax 最基本的定义,计算公式如下所示: Si=exi∑jexj 原理也很简单,将原向量变为分布的形式(和为1)。 看似很美好,但是有致命缺点,当xi的值比较大的情况下,由于ex呈指数增长,因可能会发生溢出。 解决方法:xi=xi−xmaxxmax=max(x)。 __EOF__ 本文作者:MetaZ 本文链接:https://www.cnblogs.com...
softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值为(0.88,0.12,0),而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们就可以将它理解成概率,在最后选取输出结点的时候,我们就可以选取概率最大(也就是值对应最大的)结点,作为我们的预测目标! 2 存在问题 当我们运算比较小的值的...
根据CS224n的说法,主要是因为softmax函数的效果是能够让vector中最大的数被取到的概率非常大,同时又不至于像max函数那么极端使得取到其他数的概率为0,所以叫softmax。 为什么要减去max 那么为什么要对每一个x减去一个max值呢?从需求上来说,如果x的值没有限制的情况下,当x线性增长,e指数函数下的x就呈现指数增...
背景:在softmax函数对vector值进行计算,转换为[0, 1]区间的概率值的时候,往往会先对vector中每个元素减去一个max(vector)值。本文主要记录下对神经网络学习中,关于softmax函数计算的track背后的原因。 Softmax函数介绍 首先来看一下softmax函数的公式: