softmax和sigmoid的区别

最新推荐文章于 2025-04-24 17:36:27 发布
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sigmoid

公式： s i g m o i d ( x ) = 1 1 + e − x sigmoid(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} sigmoid(x)=1+e−x1​

函数曲线如下：

Panda

导数公式： f ( x ) ′ = e − x ( 1 + e − x ) 2 = f ( x ) ( 1 − f ( x ) ) f(x)\prime = \frac{ e^{-x}}{(1 + e^{-x})^2} = f(x)(1-f(x)) f

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softmax与sigmoid函数的区别
qq_40379132的博客
06-21 4834
sigmoid 函数用于多标签问题，选取多个标签作为正确答案，它是将任意值归一化为[0-1]之间，并不是不同概率之间的相互关联，且由于远离0的部分梯度较小， 容易出现梯度消失现象 。将实数值映射到（0,1）的区间。sigmoid详细解释：Sigmoid函数解析__Sumor的博客-优快云博客_sigmoid函数 当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x=0时，y=1/2。用sigmoid函数近似得到不同斜率的线性函数，只要x的取值始终在某个特定的范围之内，总可以将sigmoid
sigmoid 和softmax的区别
virus111222的博客
03-20 1493
但有一个问题，在我们学习数学的分类问题的时候，是不是讲过所有类别概率之和应该是1，sigmoid就做不到这一点，，三个类别的概率可能是0.6，0.9，0.8，都偏高，虽然知道最后计算结果应该是第二类，但是类别之间并没有拉开距离，不利于模型的训练。sigmoid做二分类最后的输出是一个神经元，这个神经元是0-1之间的数，用一个神经元就可以表示是或者不是，，，，softmax的二分类最后的输出是两个神经元，原因在于它需要计算。sigmoid本身是用来做激活函数的，并不是用来做分类的。过程，所以一般称为激活。
简述sigmoid与softmax
C菜的博客
07-03 2240
sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 　　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： 　　softmax函数： 　　Softmax 在机器学习和深度学习中有着非常广泛的应用。尤其在处理多分类（C > 2）问题，分类器最后的输出单元需要Softmax 函数进行数值处理。关于Softmax 函数的定义如下...
sigmoid和softmax函数
qq_38088689的博客
02-08 434
激活函数sigmoid和softmax
深度碎念（二）：Sigmoid 和Softmax
最新发布
weixin_70325224的博客
04-24 166
一个数值（比如从神经元输出的某个分数）。常用于中，把输出映射为一个“属于某个类的概率”。
0从sigmoid到softmax的过程以及求导
qq_72985002的博客
11-19 160
hardmaxhardmax最大的特点就是只选出其中一个最大的值，即非黑即白。但是往往在实际中这种方式是不合情理的，比如对于文本分类来说，一篇文章或多或少包含着各种主题信息，我们更期望得到文章对于每个可能的文本类别的概率值（置信度），可以简单理解成属于对应类别的可信度。所以此时用到了soft的概念。Softmax的含义就在于不再唯一的确定某一个最大值，而是为每个输出分类的结果都赋予一个概率值，表示属于每个类别的可能性。
softmax与sigmoid函数的联系和区别
weixin_49134912的博客
06-11 1222
在上面的示例中，我们使用 PyTorch 中的 sigmoid() 函数和 softmax() 函数分别对输入向量 (1, 2, 3) 进行计算。sigmoid() 函数计算出每个元素的输出值和导数值，softmax() 函数则计算出了对应数据的输出和导数。输出值表明在相应类别上的可能性，并且在 softmax() 的输出上所有元素的总和等于1。softmax函数和sigmoid函数都是常用的激活函数，常用于神经网络中。
深度学习之Sigmoid 和 Softmax的异同点
AndyJ的学习之旅
06-27 1269
sigmoid 函数 函数的基本性质： 1、定义域：(−∞,+∞) 2、值域：(−1,1) 3、函数在定义域内为连续和光滑函数 4、处处可导，导数为：f′(x)=f(x)(1−f(x)) softmax函数 相同点 都可以做二分类，求的都是 cross entropy loss（交叉熵损失） 不同点 sigmoid将一个real value映射到（0,1）的区间，用来做二分类。 softmax 把一个 k 维的real value向量（a1,a2,a3,a4….）映射成一个（b1,b2,b3,b4…
softmax和sigmoid差别
05-30
softmax和sigmoid都是一种常见的激活函数，用于神经网络的输出层。它们的主要区别在于它们的输出不同。 sigmoid函数输出的是0到1之间的实数，可以将其看作是二分类问题中输出的概率值。它在神经网络中被广泛应用于...
softmax和sigmoid区别
04-18
Hi，关于你的问题，softmax 函数和 sigmoid 函数都是常用于神经网络中的激活函数。它们的作用是将神经元的输出转换为概率值。 Sigmoid 函数的输出范围在 0 到 1 之间，所以它常用于二分类问题。而 softmax 函数的...
Pytorch ----逻辑斯蒂回归 （Sigmoid函数） -----分类问题模型,~~学习笔记
深度不学习！！的博客
10-31 4242
说是回归，实际是在讨论分类问题。 如下的分类图，里面含有0-9 十个数字。 这时候就不能再使用前面几节学过的线性回归模型(y = w * x + b)了，因为图片中的数字并没有对应到实际抽象的数字，我们只做分类，图片类别之间是没有大小的。 也就是我们要算出来 根据输入值，算出其属于某一部分的概率。 例如之前在线性回归中使用的数据模型: x表示学习几个小时，y表示考试中可以得到几分。 而现在的数据模型改为: x依旧是学习几个小时，y变为是否能够通过考试，0不通过，1通过。 此时为明显的分类问题，此处叫二
机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数
无敌阿强的博客
02-22 5512
Softmax和Sigmoid函数理解 (1)相关背景 sigmoid和softmax是神经网络输出层使用的激活函数，分别用于两类判别和多类判别。binary cross-entropy和categorical cross-entropy是相对应的损失函数。 对应的激活函数和损失函数相匹配，可以使得error propagation的时候，每个输出神经元的“误差”（损失函数对输入的导数）恰等于其...
Sigmoid激活的是第几维呢？
A2321161581的博客
10-11 869
Sigmoid激活的是第几维呢？
概率模拟（sigmoid、softmax）
MechMaster
07-23 2110
sigmoid、softmax
sigmoid与softmax的区别与联系
weixin_38646522的博客
05-10 1424
Softmax与Sigmoid有哪些区别与联系？ 1. Sigmoid函数 SigmoidSigmoidSigmoid函数也叫LogisticLogisticLogistic函数，将输入值压缩到(0,1)(0,1)(0,1)区间之中，其函数表达式为： Sigmoid(x)=11+e−x Sigmoid(x) =\frac{1}{1+e^{-x}} Sigmoid(x)=1+e−x1​ 函数图像如图所示： 其求导之后的表达式为： Sigmoid⁡′(x)=Sigmoid⁡(x)⋅(1−Sigmoid⁡(x)
神经网络中的激活函数——Sigmoid函数
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05-15 1万+
本文介绍了Sigmoid函数
softmax和sigmoid在分类任务中的意义区别
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09-17 3176
激活函数介绍 对于熟悉机器学习或神经网络的读者来说，sigmoid与softmax两个激活函数并不陌生，但这两个激活函数在逻辑回归中应用，也是面试和笔试会问到的一些内容，掌握好这两个激活函数及其衍生的能力是很基础且重要的，下面为大家介绍下这两类激活函数。sigmoid激活函数从函数定义上来看，sigmoid激活函数的定义域能够取任何范围的实数，而返回的输出值在0到1的范围内。sigmoid函数也被称为S型函数，这是由于其函数曲线类似于S型，在下面的内容中可以看到。此外，该函数曲线也可以用于统计中，使用的是累
李宏毅的可解释模型——三个任务
樱缘之梦
11-23 1506
1、问题 观看了李宏毅老师的机器学习进化课程之可解释的机器学习，课程中对主要是针对黑盒模型进行白盒模型转化的技巧和方法进行了简单介绍，详细细节可以参考《Interpretable Machine Learning》。像一些线性模型、树形模型是可解释的ML model，但是，深度学习一直被称为“黑盒子”，是end-to-end模型， 2、任务 3、解析 ...
Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系
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