softmax 不会像 hardmax 那样有严重的梯度问题,能够很方便地求梯度,很适合用于神经网络的反向传播,进行梯度更新。 总的来说,softmax可以将任意一组变量变为概率分布的形式。 softmax 损失函数 由上面可知,softmax函数的表达式为: 其中i表示输出节点的编号。 假设此时第i个输出节点为正确类别对应的输出节点,则Pi是...
取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值,它占的比重越大,这个样本的Loss也就越小,这种定义符合我们的要求. 三:wiki百科对softmax函数的定义: Inmathematics, thesoftmax function, ornormalized exponential function,[1]:198 is a generalization of thelogistic functionthat “squashes” aK-dimensional ve...
在神经网络的最后一层，我们更常选用Log Softmax而非单独的Softmax函数。Log Softmax实质上是对Softmax输出结果的归一化取对数，这一变换在确保数值稳定性、降低训练成本，以及实现误差与惩罚之间的正比关系方面，均展现出超越Softmax的优越性。
import numpy as npdef softmax(z):exp_z = np.exp(z - np.max(z)) # 防止数值溢出return exp_z / np.sum(exp_z, axis=0, keepdims=True) 8. 注意事项与优化 在实际使用Softmax函数时,需要注意数值稳定性问题,通常通过减去输入向量中的最大值来防止数值溢出。此外,Softmax函数的计算可以优化为避免...
2. softmax函数 2.1. 函数定义 接下来介绍softmax函数,softmax函数是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的函数,特别是在处理多分类问题的场景中。 而上面介绍的sigmoid函数更多应用在二分类场景。 softmax函数的主要作用是将一个K维向量(通常表示每个类别的原始预测分数)转换成一个元素范围都在(0, 1)之间K维向量...
ReLU函数的求导表现的很好:要么让参数消失,要么让参数通过。ReLU减轻了神经网络的梯度消失问题。ReLU函数有很多变体,如LeakyReLU,pReLU等。 1.4、softmax函数 在二分类任务时,经常使用sigmoid激活函数。而在处理多分类问题的时候,需要使用softmax函数。它的输出有两条规则。
softmax函数是一种常用的激活函数，广泛应用于机器学习和深度学习中。它的主要作用是将一个实数向量转化为一个概率分布向量，常用于多分类问题中。在本文中，将详解softmax函数的原理、应用场景以及计算方法。我们来了解一下softmax函数的原理。softmax函数的输入是一个实数向量，输出是一个概率分布向量。它的作用是将...
在PyTorch中,torch.nn.Softmax()函数用于对输入张量进行softmax归一化操作。softmax函数可以将一组数值转换成概率分布的形式,常用于多分类问题中。torch.nn.Softmax()函数的语法如下: torch.nn.Softmax(dim, dtype=None, device=None, non_blocking=False) 参数说明: dim:指定进行softmax归一化的维度。可选值为...
softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。 1)将预测结果转化为非负数 下图为y=exp(x)的图像,我们可以知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上,这样保证了概率的非负性。