softmax函数

最新推荐文章于 2023-03-03 22:34:40 发布
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softmax函数通过对数变换实现分类向量的归一化，提高结果分辨率和学习效率。相比于max函数，softmax更关注概率分布，其计算公式为softmax(xi)=exi∑jexj。通过实例展示，softmax处理后的向量元素分辨率高于常规归一化。

关于softmax函数需要知道的

Softmax函数实现了对分类向量的归一化，但是区别于一般的按比例归一化，它通过对数变换来进行归一化，实现了让较大的值在归一化的过程中收益更多，达到了提高结果分辨率，提升学习效率的目的。
同一般的直接在向量中取最大值的max函数相比较，softmax更充分考虑到了概率分布所代表的意义，其计算公式为：
softmax(x

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ZesenYang
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机器学习基础—Softmax函数
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09-16
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会呼吸的梦
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weixin_44943389的博客
03-03 160
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