softmax()定义

最新推荐文章于 2025-10-02 23:14:49 发布

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def softmax(X):
    Xexp = X.exp()
    partition = Xexp.sum(axis=1, keepdims=True)
    return Xexp / partition  # 这里应用了广播机制

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tf.nn.softmax的axis的理解

Love-Coding

09-30

7265

import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() ones = tf.ones(shape=[2,3]) temp1 = tf.nn.softmax(ones,axis=1) # 行 print(temp1) temp2 = tf.nn.softmax(ones,axis=2) # 列 print(temp2) tf.Tensor( [[0....

softmax简单实现

weixin_42749049的博客

08-31

1267

softmax连接输入输出的模型中，输出需要每个类别的概率线性回归中，我们只需要输出靠近目标值——就是函数结果输出是yhat 文章目录softmax的简单实现获取和读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数训练模型预测softmax回归的简洁实现 softmax的简单实现 import d2lzh as d2l from mxnet import autograd, nd 获取和读取数据选...

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softmax详解

飘渺之旅的博客

02-14

941

1.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分类的概率之和也刚好为1。首先我们简单来看看softmax是什么意思。顾名思义，softmax由两个单词组成，其中一个是max。对于max我们都很熟悉，比如有两个变量a,b。如果a>b，则max为a...

Softmax函数（一）

Valpha的学习笔记

12-01

1953

Softmax函数定义 Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量 z{\displaystyle \mathbf {z} }z“压缩”到另一个K维实向量 σ(z){\displaystyle \sigma (\mathbf {z} )}σ(z) 中，使得每一个元素的范围都在 (0,1){\displaystyle (0,1)}(0,1)之间...

Softmax计算解析：从公式到实例

最新发布

ZJQ的博客

10-02

835

Softmax是一种将实数向量转换为概率分布的函数，通过指数运算放大数值差异后归一化。例如，输入[2,1,0]经过计算得到[0.665,0.245,0.090]，突出最大值的同时保留其他值的贡献。其名称来源于与"硬max"（只保留最大值）的对比，softmax更"柔和"地处理数值差异，既突出主导值又不完全忽略其他值。这种特性使其成为分类任务中输出概率分布的理想工具。

softmax的基本概念

wqshyk的博客

02-13

398

softmax的基本概念分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。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。假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3y_1, y_2, y_3y1,y2,y3。我们通常使用离散的数值来表示类别，例如y1=1,y2=2,y3=3...

使用两种损失函数sigmoid, softmax定义输出随机给定手写数据样本minist （测试集上）的误差损失对比情况PYTHON代码

04-24

使用sigmoid和softmax定义输出的随机手写数据样本minist（测试集上）的误差损失函数的代码如下所示： ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import ...

给出softmax定义（防溢出），并给出输入输出实例证明有效性。

04-10

Softmax is a mathematical function that converts a vector of scores into a probability distribution. The function exponentiates each score, divides it by the sum of all exponentiated scores, and ...

使用两种损失函数sigmoid, softmax定义输出随机给定手写数据样本minist （测试集上）的误差损失对比情况

04-24

但是，softmax损失函数将输出映射到概率分布，并且所有标签的概率总和为1。因此，softmax损失函数更适用于多类分类问题。对于手写数字分类问题，使用softmax损失函数通常会比sigmoid损失函数更好。为了比较这两种...

Softmax 函数

Rhett_Butler0922的博客

04-25

1104

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∑j1nezjeziSoftmax 是一个将 logits 转换为概率分布的函数，广泛用于多分类任务。

SoftMax-code

sz3321的博客

10-29

171

SoftMax-codenumpy数组版本 numpy数组版本 e_x=np.exe(x-np.max(x)) softmax=e_x/e_x.sum(axis=0)

softmax函数理解

blbq105的博客

05-05

259

softmax函数理解首先，我们要清楚softmax函数一般是用来做多分类的。维基百科上给出如下定义：直观理解就是元素的指数值比上所有元素指数值和！附上李宏毅教授PPT上的图更容易理解： posted on 2018-05-05 16:50 Magic_chao 阅读(.....

softmax函数的定义及求导

softee的专栏

01-05

9956

softmax函数的定义及求导本文中(x0,x1,...,xm)(x_0, x_1, ..., x_m)代表一个向量，也就是一个mm行1列的矩阵。在监督式的深度学习中，输入通常是一个向量，用xx表示，输出yy则可以分为多种情况。布尔型标量。yy为0或者1表示输入xx是否属于某一类别。向量。此时输入xx可能属于多个类别。y=(y0,y1,...,yn)y=(y_0, y_1, ..., y_n)。

Softmax简介

小白学视觉

11-15

467

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率。如果其中一个输入很小或为负，softmax将其变为小概率，如果输入很大，则将其变为大概率，但它将...

【白话机器学习系列】白话 Softmax