神经网络的softmax层

最新推荐文章于 2025-10-05 07:39:00 发布
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#softmax

本文介绍了softmax在神经网络中的作用，它用于定义输出层，确保输出形成一个概率分布，其和为1。通过softmax函数，神经元的激活值被转换为概率值。

softmax概述

在神经网络中引入softmax主要是为了定义一个新的输出层。

神经网络中的思想

第j个输出的神经元是：

aLj=ez

最低0.47元/天 解锁文章
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caffe中的softmax layer
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神经网络之激活函数Softmax
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zz1z2zKzz1​z2​...zK​softmaxziezi∑j1Kezjfori1Ksoftmaxzi​∑j1K​ezj​ezi​​fori1...K特性描述非负性所有输出∈01\in (0, 1)∈01归一性所有输出总和为 1，构成有效的概率分布可导性对每个输入ziz_izi​都可微，有封闭形式的导数。
softmax层的使用
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深度学习笔记8：softmax层的实现
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softmaxsoftmax是一个全连接层，功能是将卷积神经网络计算后的多个神经元输出，映射到(0，1)区间，给出每种分类的概率情况。下面主要记录全连接层到损失层是如何计算的。图的等号左边为全连接，w为权值，x是全连接层的输入(卷积运算激活池化后的特征向量，不一定为N*1,可以为S*P，这里只不过为了便于理解计算，把向量拉直为SP*1，即N*1，N=SP)。假设全连接层前面连接的是一个卷积层，这个...
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简单的神经网络实现softmax分类
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本文将深入探讨如何使用一个简单的神经网络来实现softmax分类，以对三类螺旋分布的数据进行分类。首先，我们需要理解softmax函数及其在多分类任务中的作用。 softmax函数是逻辑回归的推广，用于多分类问题。它将一...
神经网络之softmax函数
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1.什么是softmax函数： 首先给出softmax函数的公式： 这个式子表示假设输出层共有n个神经元，计算第k个神经元的输出。softmax函数的分子是输出层输入信号的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 "soft" because still assigns some probability to smalles...
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tf.nn.softmax官方连接tf.nn.softmax( logits, axis=None, name=None, dim=None )作用：softmax函数的作用就是归一化。输入: 全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits输出: 归一化的值，含义是属于该位置的概率，一般代码叫做probs。例如输入[0.4,0.1,0.2,0....
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道阻且长，行则将至。
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Softmax层是神经网络分类任务的核心组件，将原始输出分数转换为概率分布。其计算分为两步：先用指数函数放大分数差距，再归一化为总和为1的概率值（如[2.0,1.0,0.1]→[70%,27%,3%]）。该转换使结果符合概率直觉，突出高分类别优势，并便于损失计算（如交叉熵）。类比教师按指数加权给学生排名，Softmax通过数学处理将抽象分数转化为可解释的类别可能性，是分类模型决策的关键环节。
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VIEO
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小白都能看懂的softmax详解​​​​​​​ 记得数学推导
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03-22
### 软max层在神经网络中的作用 软max层是一种常用于多类分类问题的激活函数，其主要功能是对神经网络最后一层的输出进行处理，使得这些输出能够被解释为类别概率分布。具体而言，软max函数会将输入向量转换为一组...
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