log_softmax和softmax激活函数的使用

log_softmax与softmax激活函数使用
最新推荐文章于 2025-08-19 00:22:43 发布
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博客主要围绕log_softmax和softmax激活函数的使用展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于这两个信息技术领域常用的激活函数。
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YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

[log_softmax]——深度学习中的一种激活函数
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03-23 3708
具体来说，在模型训练过程中，[log_softmax]可以被当作是损失函数的一部分，用于计算预测值与真实值之间的距离。在深度学习中，我们需要将神经网络的输出转化为预测结果，而由于输出值并非总是代表着概率，因此我们需要使用激活函数将其转化为概率值。总结来说，[log_softmax]是深度学习中非常重要的一种激活函数，它通过运算将神经网络的输出值转化为概率值，进而用于模型训练和评估中。在深度学习中，激活函数是非常重要的组成部分之一，而[log_softmax]就是其中的一种。
激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)
走在深度学习前沿的小宋
08-15 1939
本文为前面介绍的激活函数进行一定的补充，介绍了Softmax系列的激活函数，包括：Softmin、Softmax2d、Logsoftmax等激活函数及其在当前激活函数众多的情况下使用的环境。总的来说：Softmax2d、Logsoftmax是在当前环境下常用的激活函数；Softmin激活函数需要在特定情况下才能发挥其激活函数的效果！！！
深度学习笔记:详解Softmax激活函数
weixin_53765658的博客
02-22 5357
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
【Pytorch】Softmax激活函数
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Softmax激活函数
softmax激活函数
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Softmax激活函数是一种用于多类别分类问题的激活函数，通常用于神经网络的输出层。它将原始分数（也称为logits）转换为表示概率分布的数值，使得每个类别的概率值都在0和1之间，并且所有类别的概率之和等于1。这使得它适用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。Softmax函数的数学定义如下：对于给定的原始分数（logits）z = [z1, z2, …, zn]，Softmax函数将这些分数转换为概率分布p = [p1, p2, …, pn]
softmax 激活函数
SYP___
03-05 2635
目录 softmax函数 softmax函数 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，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 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值就是 更形象的如下图表示 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（
【PYG】数学上分析log_softmax+nll_loss=cross_entropy
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07-02 999
将模型输出转换为对数概率。nll_loss选择目标类别的对数概率，并取负值，得到损失值。因此，通过和nll_loss的组合，模型输出的三个数被转换为一个单一的损失值，用于优化模型。
torch.log_softmax(outputs, dim=1)
weixin_44012667的博客
11-16 1089
Log-Softmax 通常作为最后一层的输出，与负对数似然损失（Negative Log-Likelihood,每一行的 Log-Softmax 结果对应类别的对数概率，所有类别概率加总等于 1（在对数域中满足归一化）。在数值上，Log-Softmax 比单独计算 Softmax 再取对数更加稳定。指定在第 1 个维度（每个样本的类别维度）上计算 Log-Softmax。，代表一批数据对应的模型输出（未归一化的 logits 值）。对于每个样本，将类别得分归一化为对数概率，输出的张量仍是。
pytorch中log_softmax的实现
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pytorch中的log_softmax 是怎么实现的？让你以后不再担心函数实现。
softmax输出向量的计算过程以及log_softmax的优势
吉米_王
05-21 2950
说明：本文部分文本参考知乎博主chuang的一篇文章 softmax 计算过程如图所示： logsoftmax 而logsoftmax无非是在softmax的结果至上进行log操作，即log（yi），输出结果均为负数； 值域范围在（0， 1）之间如图所示：（随便画的有点丑） 重点： log_softmax能够解决函数overflow和underflow，加快运算速度，提高数据稳定性。 如上图所示： softmax会进行指数操作，当上一层的输出，也就是softmax的输入.
Softmax激活函数
BigData_Mining的博客
09-05 693
其中e1,e5,e3代表e^1 ,e^5…
Softmax 激活函数
qq_40794377的博客
04-23 722
https://blog.youkuaiyun.com/Softdiamonds/article/details/80101440
激活函数-softmax
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07-06 533
激活函数：softmax
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weixin_42517940的博客
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本文介绍了Softmax函数的作用与实现。该函数可将模型输出的原始分数转换为概率分布，其核心步骤是通过指数运算放大数值差异后进行归一化处理。Softmax解决了原始分数无法直接解释的问题，使其转化为总和为1的概率值，但存在数值溢出、过度自信等局限。文章提供了Python实现代码，演示了不同分数差距对结果的影响，包括负分数处理。该函数广泛应用于多分类问题，能直观呈现模型对各类别的预测概率。
【机器学习】激活函数（Softmax）
fzy2003的博客
09-13 3896
Softmax 是一种常用于多分类任务的激活函数，其作用是将未归一化的输出向量转换为概率分布，使每个类别的概率值介于 0 到 1 之间，且所有类别的概率和为 1。在卷积神经网络（CNN）中，Softmax 通常用于最后一层，处理多分类问题。通过将全连接层的输出（各类别的“原始分数”）经过 Softmax 转换为概率，可以直观地确定模型对每个类别的信心。例如，在手写数字识别任务中，Softmax 的输出概率可用于确定模型对数字类别的预测结果。
激活函数之softmax函数
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04-23 6196
softmax函数 分类问题中使用的 softmax 函数可以用下面的式表示： exp(x ) 是表示 ex 的指数函数（e 是纳皮尔常数 2.7182 …）。式（3.10）表示假设输出层共有 n 个神经元，计算第 k 个神经元的输出 yk 。如式（3.10）所示，softmax 函数的分子是输入信号 ak 的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 import numpy as np def softmax(x): exp_a = np.exp(x) sum_exp_a =np
闲谈神经网络softmax激活函数
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04-20 2111
（首先说明一下我只是个大四在读学生，在自学深度学习，期间遇到很多问题，通过各种资料解开了疑问。写这篇博客的目的是加深对理论的理解，同时也希望能给和我一样存在疑问的初学者一些参考。所以请各位大佬在看到错误的时候指出来，不胜感激！） 学过深度学习的小伙伴们想必对神经网络的工作原理都有所了解。这里拿用于分类的神经网络举例。它通过一层层神经元，将输入的数据不断进行特征提取，将数据映射成一列概率值，并由这个...
【漫话机器学习系列】146.Softmax 激活函数（Softmax Activation Function）
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03-18 2676
Softmax 函数（Softmax Activation Function）是一种常用于多分类任务的激活函数，广泛应用于机器学习和深度学习模型，特别是在神经网络的输出层。它的主要作用是将输入的多个实数值转换为 0 到 1 之间的概率分布，使得输出的所有数值之和等于 1，从而可以用作分类任务的概率预测。Softmax 作为一种重要的激活函数，广泛应用于神经网络的多分类任务中。它的指数特性可以放大数值之间的差异，使得类别之间的区分更加明显，同时归一化操作确保所有输出值形成一个有效的概率分布。
log_softmax和softmax的比较
09-03
log_softmax和softmax是常用的概率分布函数，用于将一组输入转化为概率分布。 Softmax函数是一个指数归一化函数，它将一组实数转化为概率分布，使得所有输出值在0到1之间，并且总和等于1。它的公式为： softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j)) 其中x_i是输入向量中的第i个元素，exp是指数函数，sum是对所有元素求和。 Log_softmax函数是softmax函数的对数版本，它将输入向量先通过softmax函数计算出概率分布，然后再取对数。它的公式为： log_softmax(x_i) = log(softmax(x_i)) Log_softmax函数的主要优势在于它避免了在计算中出现数值溢出的问题，因为softmax函数中的指数运算可能导致结果非常大，超出计算机的表示范围。而取对数后，计算结果更稳定，并且对数可以更好地处理概率分布上的加法运算。 总结来说，softmax函数可以将一组实数映射为概率分布，而log_softmax函数则是对softmax函数的结果进行了对数变换，主要用于数值稳定性和方便计算概率分布的对数形式。
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