Sigmoid和Softmax共通与区分

最新推荐文章于 2025-11-04 21:30:48 发布
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#机器学习 #深度学习 #人工智能

Softmax和Sigmoid是神经网络中常用的激活函数，两者都能将输入非线性化。Softmax适用于多分类问题，输出归一化的概率分布，而Sigmoid常用于二分类，输出介于0和1之间的概率。Softmax防止数值溢出的技巧是使用e^-x，而Sigmoid在极端值处的导数为0可能导致梯度消失问题。

一、共同点

Softmax以及Sigmoid这两者都是神经网络中的激活函数，将输入非线性化。

都作为神经网络的最后一层，将输出数值转换为概率值。

二、不同点

1、Softmax

S o f t m a x = e x i ∑ j = 1 n e x j Softmax = \frac{e^{x_{i}}}{\sum_{j=1}^{n}e^{x_{j}}} Softmax=∑j=1n​exj

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