softmax layer 简单理解以及实际例子【有白话讲解】

Softmax函数将多个标量映射为一个概率分布，其输出的每一个值范围在(0,1)。

大概就是将数据缩放到0-1的区间之内吧。

输出向量为[3,1,-3]，3代表类别1的分量；1代表类别2对应的分量；-3代表类别3对应的分量；经过图中的softmax函数的作用后，将其转化为[0.88,0.12,0]，它的意义是：这个输入样本被分到类别1的概率是0.88，被分成类别2的概率是0.12，然而被分成类别3的概率几乎为零。

softmax函数的公式：

白话：

就是先算一下三者之和，再分别用三者除以三者之和。得到的必然是0-1之间的一个数字。

3/(20+2.7+0.05)

0/(20+2.7+0.05)

-3/(20+2.7+0.05)

用以分类，不满足条件的直接变成0.

softmax layer 简单理解以及实际例子【有白话讲解】相关推荐

Jena的简单理解和一个例子
本文简单介绍Jena(Jena 2.4),使用Protégé 3.1(不是最新版本)创建一个简单的生物(Creature)本体,然后参照Jena文档中的一个例子对本体进行简单的处理,输出本体中的Cla ...
【深度学习入门基础】二、简单理解 Transformer
[深度学习入门基础]二.简单理解 Transformer 文章目录 [深度学习入门基础]二.简单理解 Transformer 自注意力层多头注意力 Transformer 输入(输出)嵌入位置编码 ...
人工智能：深度学习算法及应用——简单理解CNN卷积神经网络并python实现（带源码）
深度学习算法及应用一. 实验目的二. 实验要求三. 实验的硬件.软件平台四. 实验原理 1.1. 深度学习概述 1.2. 深度学习的常见结构 1.3. 卷积神经网络(CNN) **卷积** * ...
Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels翻译和简单理解
原文链接: http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/ 文章目录原文链接: 前言 Policy-Gradient结构流程图 Deep Reinforcement ...
caffe中的softmax layer
在caffe中的lenet实现最后一层是softmax layer,输出分类的结果,下面就简单介绍一下softmax回归. 1,首先,在caffe中,softmax layer输出的是原始的输入在每一 ...
字符串匹配算法Java_如何简单理解字符串匹配算法？
这篇文章来说说如何简单理解KMP,BM算法.之前看过一些文章说,KMP算法很难理解. 可我并不觉得. 我反而觉得它容易理解.平时我们写java代码的时候, 判断一个字符串是否存在包含另一个字符串都是直 ...
c语言理解参数,c语言中对可变参数列表的简单理解
函数原型中一般情况下参数的数目是固定的,但是如果想在不同的时候接收不定数目的参数时该怎么办呢?c语言提供了可变参数列表来实现. 可变参数列表是通过宏来实现的,这些宏定义在stdarg.h的头文件中.头 ...
QGraphicsScene 的简单理解--关于手册的简要翻译
文章目录 QGraphicsScene 的简单理解--关于手册的简要翻译简介: 一般操作: 关于scene's bounding rect: the location of items. scene ...
对Docker镜像layer的理解
对Docker镜像layer的理解转自:https://blog.csdn.net/u011069294/article/details/105583522 FROM python:3.6.1-al ...

softmax layer 简单理解以及实际例子【有白话讲解】

softmax layer 简单理解以及实际例子【有白话讲解】相关推荐

最新文章

热门文章