Softmax激活函数

在多分类问题中，我们通常回使用softmax函数作为网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率，所有概率值加起来等于1，softmax的公式为

简单的Softmax计算例子

例如某个神经网络有3个输出值，为[2,4,4].

计算e1 = 1,e5=5,e3=3, e1+e5+e3 = 10

p1 = e1/(e1+e5+e3) = 0.2

p2 = e5/(e1+e5+e3) = 0.4

p3 = e2/(e1+e5+e3) = 0.4

所以加上softmax函数后数值变成了[0.2,0.4,0.4].

Softmax激活函数相关推荐

sigmoid和softmax激活函数的区别
一.简单说下sigmoid激活函数解析: 常用的非线性激活函数有sigmoid.tanh.relu等等,前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层,后者relu常见于卷积层.这里先简要介绍下最 ...
机器学习笔记之指数族分布——最大熵原理与softmax激活函数的关系
机器学习笔记之指数族分布--最大熵原理与softmax激活函数的关系引言符号定义基于多维数据集合的经验概率分布回顾:经验概率分布多维数据的经验概率分布 Softmax\mathcal Sof ...
softmax激活函数_深度学习中的激活函数，从softmax到sparsemax数学证明
softmax激活函数 The objective of this post is three-fold. The first part discusses the motivation behind ...
softmax激活函数与softmax损失函数
一.softmax()激活函数在二分类任务中,输出层使用的激活函数为 sigmoid,而对于多分类的情况,就需要用到softmax 激活函数给每个类都分配一个概率.多分类的情况下,神经网络的输出是一 ...
tf.keras.activations.softmax 激活函数示例
文章目录 softmax 将值的向量转换为概率分布创建数组计算公式计算过程 tf.keras.activations.softmax实现 numpy实现 softmax 将值的向量转换为概率分布 ...
神经网络中的Softmax激活函数
Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,适用于多分类问题中,且类别之间互斥的场合. Softmax将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成是当前输出是属于各个 ...
人脸识别-Loss-2010：Softmax Loss（Softmax激活函数 + “交叉熵损失函数”）【样本3真实标签为c_5，则样本3的损失：loss_3=-log(\hat{y}_5^3)】
一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等. 全连接层:等号左边部分就是全连接层做的事, W W W 是全连接层的参数,我们也称为权值, X X X 是全连接层的输 ...
softmax函数_数学证明深度学习激活函数从Softmax到Sparsemax
Sparsemax封闭形式解及其损失函数的推导本文目标是三个方面.第一部分讨论了sparsemax背后的动机及其与softmax的关系,首次介绍了该激活函数的原始研究论文摘要,以及使用sparsem ...
【深度学习】激活函数：原理+常见激活函数（Sigmoid\Tanh\ReLU\Leaky ReLU\Softmax）
首先需要知道为什么要引入激活函数:激活函数是用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够.引入非线性激活函数,可使深层神经网络的表达能力更加强大. 在深度学习中,线性模型只需要简单的全连接层就能实 ...

Softmax激活函数

Softmax激活函数相关推荐

最新文章

热门文章