softmax 函数

总结为:   将一组数变换为  总和为1,各个数为0~1之间的软性归一化结果。 

=========================================================


关于logistic regression中的softmax 函数


是用来柔化输出值,减小值之间的差。

用来归一化一组值到0~1之间,  总和为1. 

步骤为: 

  1. 求出最大值max
  2. 由exp表达式将各个值转化为0~1之间的数  x[i] =  exp(x[i] - max)
  3. 求sum,归一化。 


void LogisticRegression::softmax(double *x) {                                   
                                                         
  double max = 0.0;                                                              
  double sum = 0.0;                                                              
                                                                                 
  for(int i=0; i<n_out; i++) if(max < x[i]) max = x[i];                          
  for(int i=0; i<n_out; i++) {                                                   
    x[i] = exp(x[i] - max);                                                      
    sum += x[i];                                                                 
  }                                                                              
                                                                                 
  for(int i=0; i<n_out; i++) x[i] /= sum;  
}                     


### Softmax函数的概念 Softmax函数是一种常用于多分类问题的激活函数,在神经网络的最后一层广泛应用。该函数能够将输入转换成概率分布的形式,使得输出可以解释为各个类别的预测概率[^2]。 对于给定的一组实数值 \( z_1, \ldots, z_n \)Softmax函数计算每个值对应的概率如下: \[ p_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^n e^{z_j}} \] 其中 \( p_i \) 表示第 i 类的概率得分。这种形式保证了所有输出之和等于 1 并且每一个输出都在 (0, 1) 范围内[^3]。 ### 实现方式 下面是一个简单的Python代码片段来展示如何使用PyTorch库实现Softmax函数: ```python import torch import torch.nn as nn def softmax_example(): input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float) m = nn.Softmax(dim=0) output = m(input_tensor) print(output) softmax_example() ``` 这段代码创建了一个包含三个元素的张量作为输入,并调用了`nn.Softmax()` 来初始化一个Softmax对象。最后打印出经过变换后的结果向量,它表示的是原始数据被映射到不同类别上的可能性大小[^4]。 ### 应用场景 在迁移学习领域里,Softmax函数的应用范围很广,涵盖了多个行业和技术方向,比如但不限于以下几个方面[^1]: - **图像分类**: 利用预训练模型识别图片内容所属的具体种类; - **自然语言处理(NLP)**: 对文本进行情感分析、主题建模等任务时需要用到Softmax来进行最终决策; - **医疗诊断**: 辅助医生判断病症类型或严重程度评估; - **金融风控**: 预测客户违约风险等级从而采取相应措施;
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值