(1) dim=0 (2) dim=1 (3) dim=2 (4) dim=3 或dim=-1 softmax作用与模型应用 首先说一下Softmax函数,公式如下: 1. 三维tensor(C,H,W) 一般会设置成dim=0,1,2,-1的情况(可理解为维度索引)。其中2与-1等价,相同效果。 用一张图片来更好理解这个参数dim数值变化: 当dim=0时, 是对每一维度...
函数参数dim决定了softmax运算的具体维度。不同dim值对应着不同的应用场景：当dim设为0时，softmax对输入张量的每一维度相同位置的数值进行处理，即对张量每一行元素执行softmax计算，得到的输出张量每一行元素之和为1。当dim设为1时，softmax作用于某一维度的列，即对张量每一列元素执行softmax计算，...
softmax-1 z1L = 2.5 z2L = ?1 z3L = 3.2 z4L = 2 a1L = 0.27394 a2L = 0.00827 a3L = 0.55164 a4L = 0.16615 +申请认证 文档贡献者 相信知识改变生活 76281 1417284 4.7 文档数 浏览总量 总评分 相关文档推荐 暂无相关推荐文档
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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,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!
hardmax 就是直接选出一个最大值,例如 [1,2,3] 的 hardmax 就是 3,而且只选出最大值,非黑即白,但是实际中这种方式往往是不合理的,例如对于文本分类来说,一篇文章或多或少包含着各种主题信息,我们更期望得到文章属于各种主题的概率值,而不是简单直接地归类为某一种唯一的主题。这里就需要用到soft的概念,...
softmax函数定义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,从而进行多分类! softmax计算公式,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值为: Si=ei∑jej S_i = \frac{e^i}{\sum_j e^j} 对于softmax定义比较简单,当我们在应用多...
1.1 Sigmoid和Softmax的公式Sigmoid: [公式] Softmax: [公式]2. 分类问题类型多分类(互斥)如筛子的点数；二分类是多分类特例，如硬币正反；非互斥多分类如图像中同时包含猫、狗和猴子。3. 交叉熵与信息论交叉熵源于信息论，衡量预测分布与真实分布的差异，常用于机器学习中的损失函数。它是负对数...
pytorch中F.softmax（x1,dim=-1）dim取值测试及验证# -*- coding: utf-8 -*- """Created on Mon May 27 11:09:52 2019 @author: jiangshan """import torch import numpy import torch.nn.functional as F x1= torch.Tensor( [[1,2,3,4],[1,3,4,5],[3,4,5,6]])print(x1)import math ...
Softmax softmax的主要工作就是将预测出来的结果,用概率来表示,并将总的概率相加为1 通过全连接层输出的预测结果有正有负,那为什么有负数呢? 是因为参数或者激活函数的问题 将预测结果转换为概率主要分为两步: 1、将所有的负数变为正数,并不能改变与原正数的相对大小...