Sigmoid和Softmax的区别？Softmax的公式？

已于 2023-08-08 17:46:09 修改
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分类专栏： 深度学习经典问题 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习 python AI
于 2023-08-08 17:41:43 首次发布
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Sigmoid是二分类问题的激活函数，将输入映射到0-1之间，常导致梯度消失；Softmax用于多分类，输出概率分布，数值不稳定时需采取稳定技巧。两者在神经网络中各有应用。

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在这里插入图片描述

一、Sigmoid

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入值映射到一个介于0和1之间的S形曲线上。Sigmoid函数通常用于二分类问题中，它的输出可以看作是某个事件发生的概率。然而，随着深度神经网络的发展，Sigmoid函数在一些情况下被其他激活函数（如ReLU和Leaky ReLU）取代，因为它在一些情况下可能会出现梯度消失的问题。

在这里插入图片描述

Sigmoid函数的数学公式如下：
sigmoid ( x ) =

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