softmax函数

最新推荐文章于 2025-12-27 16:49:17 发布
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#算法

本文介绍Softmax模型如何为不同对象分配概率，通过实例说明其计算过程。例如，将输出[1,5,3]转化为概率分布，展示了指数函数在Softmax中的应用。

softmax模型可以用来给不同的对象分配概率
在这里插入图片描述
比如输出结果为[1,5,3]
e1 = 2.718
e3 = 20.086
e5 = 148.413
e1+e5+e3 =171.217
在这里插入图片描述

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Softmax 函数
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1158
Softmax 函数是一种归一化指数函数（Normalized Exponential Function），通常用于将一组实数（通常是模型的原始输出，称为logits）转换为一个概率分布。输出值在01[0, 1]01范围内，且所有输出值的和为 1。σziezi∑j1nezjσzi​∑j1n​ezj​ezi​​Softmax 是一个将 logits 转换为概率分布的函数，广泛用于多分类任务。
SoftMax 函数
qq_28309121的博客
06-15 1124
SoftMax 函数通过指数运算与归一化，将输入映射为概率分布，是多分类任务的核心组件。其数值稳定性优化、与交叉熵损失的高效结合，以及温度参数的灵活性，使其在深度学习中广泛应用。理解其数学原理及实现细节，对模型设计和调试至关重要。SoftMax 函数是机器学习中常用的激活函数，尤其在多分类任务中，用于将输出转化为概率分布。指数运算可能导致数值溢出（如 ( e^1000 ) 超出浮点范围）。缓解梯度消失，计算高效。
机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数
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Softmax函数是用于多类分类问题的激活函数，在多类分类问题中，超过两个类标签则需要类成员关系。对于长度为KKK的任意实向量，Softmax函数可以将其压缩为长度为KKK，值在[0,1][0,1][0,1]范围内，并且向量中元素的总和为1的实向量。 Softmax(x)=exi∑iexi\text{Softmax}(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_ie^{x_i}}Softmax(x)=∑i​exi​exi​​ Softmax函数与正常的max函数不同：max函数仅输出最大值，但Softma
softmax 函数
qq_44773032的博客
12-09 585
该函数通常的意义为对向量进行归一化，凸显其中最大的值并抑制远低于最大值的其他分量。之间，并且所有元素的和为1。输出向量拥有最大的权重的项对应着输入向量中的最大值。Softmax函数，或称归一化指数函数，它能将一个含任意实数的K维的向量。,对应的Softmax函数的值为。中，使得每一个元素的范围都在。“压缩”到另一个K维实向量。
Softmax函数
杨航的专栏
08-06 749
在多分类问题中，每个类别都会得到一个在0到1之间的概率值，这些概率值的总和为1。在这个例子中，`softmax` 函数首先计算输入向量 `z` 中每个元素的指数，然后计算所有指数的和，最后用每个元素的指数除以这个和，得到每个类别的概率。使用 `stable_softmax` 函数代替之前的 `softmax` 函数可以避免在处理非常大数值时可能出现的数值不稳定问题。其中，\( e^{z_i} \) 是 \( z_i \) 的指数，分母是所有指数的和，确保了所有概率之和为1。# 计算所有指数的总和。
SoftMax函数
SisterRu的博客
07-31 1707
Softmax函数是一种常用于多类分类任务的激活函数，其主要作用是将一个实数向量转换成一个概率分布。每个元素的值在(0)到(1)之间，并且所有元素的和为(1)。
深入理解Softmax函数
无风听海
07-30 1057
给定一个实数向量zz1z2zKzz1​z2​...zK​，Softmax 函数将其映射为一个概率分布Softmaxziezi∑j1Kezji12KSoftmaxzi​∑j1K​ezj​ezi​​i12K。
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