Softmax激活函数

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原创最新推荐文章于 2026-06-27 21:44:27 发布 736 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

深度学习笔记:详解Softmax激活函数 欢迎Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。 Softmax Softmax激活函数是一种向量激活函数，主要应用于神经网络的末端，将向量或原始输出转换为概率分布，其中输出元素总和为1。但是，它也可以像前面讨论过的其他激活函数一样应用在神经网络的中间。 Softmax前向方程给定一个CCC维输入向量ZZZ，其第mmm个元素表示为zmz_mzm，softmax.forwar 阅读详情

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其中e1,e5,e3代表e^1 ,e^5…

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深入理解激活函数之softmax 本篇文章将解释 softmax 函数，它与负对数似然（negative log-likelihood）的关系以及它在执行反向传播算法时的导数。什么是 Softmax 函数 softmax 函数首先是一个函数，它将含有K 个实值的向量转换为 K 个总和为1的实值向量。向量的K个输入值可以是正数、负数、零或大于 1，但 softmax 能将它们转换为介于0 和 1，因此它们可以被解释为概率。如果其中一个输入较小或为负，则softmax将其变成小概率，如果输入较大，则将其变成大概率，但始终保持在0和1之间。 s 阅读详情

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