【softmax函数】

最新推荐文章于 2025-09-17 07:30:00 发布
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#python #人工智能

Softmax函数是机器学习中常用的一种函数，主要用于将一组实数值转化为概率分布。它通过对输入值求e的指数然后归一化，确保结果是一个概率向量，各元素之和为1。例如，对于X1=5,X2=-3,X3=0.8，Softmax可以将其转换为概率形式，保证了结果的非负性和总和为1的特性。

softmax函数

常用于机器学习的一个函数。
简单快速理解softmax函数：归一化指数函数（字面意思）
举个例子：
给定三个变量X1=5，X2=-3，X3=0.8，SoftMax计算过程只有两步：
第一步：对求输入求对e的指数
在这里插入图片描述
第二步：进行归一化处理
在这里插入图片描述
搜索softmax函数常见的两张学术图
这里的probabilistity中的两个式子分别指
保证了概率的非负性（因为softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上）
各种预测结果概率之和等于1
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
原创在链接：https://blog.youkuaiyun.com/lz_peter/article/details/84574716

Softmax（归一化指数函数）
weixin_42095259的博客
07-03 5531
在讲softmax前先讲softmax的二分类情况，也就是logistics regression（逻辑回归），虽然它叫回归，但是它是分类器，注意！！！ 逻辑回归： 是二分类，用来估计某个实例属于特定类别的概率，概率估算： 代价函数： 简单来说就是需要让原本属于正类的样本的p值提升，让原本属于负类的p值减小。用优化器求解 softmax： softmax是逻...
Softmax 函数
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1176
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。
一分钟理解softmax函数
modi000的博客
08-16 726
它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。为了确保各个预测结果的概率之和等于1。方法就是将转化后的结果除以所有转化后结果之和，可以理解为转化后结果占总数的百分比。下图为y=exp(x）的图像，我们可以知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上，这样保证了概率的非负性。首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。
Transformer自注意力中的Softmax归一化详解
最新发布
fykam的博客
09-17 950
本文深入解析了Transformer自注意力机制中Softmax归一化的核心作用。首先介绍Softmax的数学定义，将其应用于注意力分数矩阵实现概率分布转换。重点分析Softmax解决的三个关键问题：将无边界分数转化为有效权重占比、放大分数差异以聚焦关键信息、消除负分数干扰。通过"猫吃鱼"实例演示计算过程，展示权重矩阵的语义解释。最后讨论工程中的数值稳定技巧，并总结Softmax在量化权重、突出关联和正向加权方面的核心价值，阐明其在注意力机制中的枢纽地位。全文公式规范，逻辑清晰，为理解T
Softmax归一化
Liulili0728的博客
10-07 2652
Softmax归一化可以将原始数据映射到一个概率分布上，使得每个类别的概率值都在0到1之间，并且所有类别的概率之和为1。Softmax归一化的优点是能够将原始数据转化为概率分布，可以直接用于多类别分类问题中的概率预测。计算概率：对于每个类别i，计算exp(xi) / sum(exp(xi))，得到归一化后的概率值。因此，在使用Softmax归一化时，需要根据具体情况进行调整和处理，以确保结果的有效性和鲁棒性。计算每个类别的指数值：对于每个类别i，计算exp(xi)。
Softmax()、log_softmax() 实现归一化
Drug discovery
04-26 2万+
归一化是把数据压缩到[0,1]，把量纲转为无量纲的过程，方便计算、比较等。 1.归一化的好处 提升模型的收敛速度 提升模型的精度 具体关于归一化的内容看：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43135178/article/details/114685798 2.解释Softmax归一化 在多分类问题中，通常会使用softmax函数作为网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率（0~1之间），所有概率值加起来等于1，softm
精选资源
采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现.pdf
07-13
标题《采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现》指明了本文探讨的主题是将SoftMax函数在FPGA上通过软硬件协同设计的方法来实现。SoftMax函数是人工智能领域，特别是深度学习中的一个重要算法，通常用于多分类...
Softmax函数原理及Python实现过程解析
09-16
Softmax函数是机器学习和深度学习领域中一种重要的激活函数，尤其在多分类问题中扮演着关键角色。它能够将一组实数值转化为概率分布，确保每个类别的概率和为1，使得模型的输出更加符合实际场景的需求。 ## Softmax...
一分钟理解softmax函数（超简单）
热门推荐
L.Z.的博客
11-28 39万+
做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法： 下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式。 首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。 softmax就是将在负无穷到正无...
softmax函数
这个函数可导的博客
03-31 7014
本文先介绍了softmax的函数公式，并详细推导了softmax函数公式的求导过程，然后说明了softmax的溢出问题，并探讨了解决方法，最后提及了softmax函数在多分类问题中的应用。
【漫话机器学习系列】147.Softmax 归一化（Softmax Normalization）
IT古董
03-18 3134
在机器学习和深度学习中，归一化（Normalization）是一种常见的数据预处理技术，目的是调整数据的数值范围，使其适应模型的学习需求。归一化可以提高模型的收敛速度，减少异常值（Outliers）对模型的影响，并提高模型的稳定性和泛化能力。Softmax 归一化（Softmax Normalization） 是一种特殊的归一化方法，它不仅可以将数值范围缩放到 (0,1) 之间，还能将其转换为概率分布，常用于分类任务。该方法允许在不去除异常值的情况下减少它们对数据的影响。
秒懂Softmax归一化
AIOT魔法师
02-17 8225
在多分类问题中，通常会使用softmax函数作为网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率（0~1之间），所有概率值加起来等于1，softmax的公式为（啥? 公式? 看不懂? 没关系！看例子！）∶ 又或这个东西 还是来看Demo吧！ 例如：某个神经网络有3个输出值，为[1,5,3]。 在数学中有个数叫e（数学中一个常数，是一个无限不循环小数，且为超越数，其值约为2.718281828459045） 先计算出e^1（e的1次方），e^5，e^3和.
sigmoid和softmax总结
老哥的专栏
10-13 13万+
sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 　引用wiki百科的定义：　　A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).　　其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。　　logistic曲线如下： 　　同样，我们贴一下wiki百科对softma
softmax回归
胡图图的博客
09-13 521
softmax回归 和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。 1 分类问题 考虑一个简单的图像分类问题，其输入图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4x_1,x_2,x_3,x_4x1​,x2​,x3​,x4​。假设训练数据集中图像的真实标签为狗、猫或鸡（假设可以用4种像素表示出这3种动物），这些标签分别对应离散值y1,y2,y3y_1,y_2,y_
使用 softmax 函数进行归一化原因
小王的博客
07-18 2005
σziezi∑j1nezjσzi​∑j1n​ezj​ezi​​其中 ( z ) 是输入向量，( z_i ) 是向量中的第 ( i ) 个元素，( n ) 是向量的长度。Softmax 函数的梯度特性使其在神经网络训练中表现出色。它提供了平滑且数值稳定的梯度，使得优化过程更加高效和可靠。这些特性结合起来，使 softmax 成为分类问题中非常受欢迎的选择。
一文彻底搞懂 Softmax 函数，数学原理分析和 PyTorch 验证
qq_43799400的博客
06-14 5万+
Softmax 函数的数学原理分析和 PyTorch 使用
归一化、标准化、Softmax、Sigmoid 别再傻傻分不清！
weixin_45338627的博客
03-14 1094
归一化：将数据压缩到特定的范围（如[0, 1]）。标准化：将数据转化为均值为0、标准差为1的分布。Softmax：多分类问题中的激活函数，输出概率。Sigmoid：二分类问题中的激活函数，输出概率。
softmax详解
modi000的博客
01-16 3804
batch的大小为3，经过softmax回归输出的结果是一个3×3的二维矩阵，根据交差熵的公式，应该将每行的结果相加得到3个输入样本的的交差熵，然后在对3行取平均得到这个batch的平均交差熵。常用的方法是使用交差熵(cross entropy)，它的计算值表征两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的损失函数。这里的softmax可以看做一个激励【activation】函数或者链接【link】函数，把我们定义的线性函数的输出转化成我们想要的格式，也就是关于10个数字类别的概率分布。
斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（1）softmax函数理解与应用
满城风絮
11-27 8830
我学习使用的是带中文翻译字幕的网易课程，公开课地址：http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003223001#/learn/video?lessonId=1003734105&courseId=1003223001 该节课中提到了一种叫作softmax的函数，因为之前对这个概念不了解，所以本篇就这个函数进行整理，如下： 维基
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