sigmoid和softmax

最新推荐文章于 2025-06-12 11:55:31 发布
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#softmax #sigmoid

本文深入解析了Sigmoid和Softmax函数在机器学习中的应用。Sigmoid常用于二元分类，将输入映射到0和1之间，而Softmax则适用于多元分类，将输入序列映射成概率分布，使得每个值处于(0,1)区间，且所有值之和为1。当Softmax应用于二元分类时，其效果等同于Sigmoid。

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sigmoid常用于二元分类，将二元输入映射成0和1。
softmax常用语多元分类，将含有k个值的输入序列映射成k个值的序列，每个值处于(0,1)，且k个值的和为1。
所以可以将映射成的值看做概率，可以根据概率大小作出选择。
当softmax的输入是二元时，就变成了sigmoid。

参考：https://blog.nex3z.com/2017/05/02/sigmoid-%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%92%8C-softmax-%E5%87%BD%E6%95%B0%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB%E5%92%8C%E5%85%B3%E7%B3%BB/

Sigmoid和Softmax的区别？Softmax的公式？
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08-08 232
尽管Sigmoid函数在某些情况下存在梯度消失问题，并且在输入远离0时饱和，但它在某些场景仍然有用，特别是在输出需要映射到0和1之间，且输入较小的情况下。其中，(x_i) 是输入向量的第 (i) 个元素，(N) 是类别的数量。需要注意的是，如果只是对神经网络的输出进行分类预测，不需要具体的概率值，可以使用具有更高计算效率的 argmax 操作来选择最可能的类别，而不必使用Softmax函数。Sigmoid函数和Softmax函数都是常用的激活函数，用于神经网络中的不同场景，有不同的特点和应用。
神经网络：Sigmoid 和 Softmax
XIAO_yux的博客
12-11 1529
Sigmoid 将输入值（logits）映射到 [0,1][0, 1] 的范围，用于表示每个独立事件的概率。Softmax 将一组输入值（logits）归一化为概率分布，输出的每个值表示该类别的相对概率，总和为 1。是两种常用的激活函数，它们的数学形式、作用范围以及适用场景都有显著的不同。以下从多个方面进行详细比较。
sigmoid和softmax总结
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sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 　引用wiki百科的定义：　　A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).　　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： 　　同样，我们贴一下wiki百科对softma
一句话描述Softmax和Sigmoid区别！深度学习
最新发布
m0_38096164的博客
06-12 139
Sigmoid多标签分类，一个可以属于多个类别。
Softmax和Sigmoid
MrLi的博客
05-08 474
在神经网络中，Sigmoid函数常用作激活函数，将神经元的输入转换为0到1之间的输出值。Sigmoid函数：输出的是一个介于0和1之间的值，表示某个事件发生的概率。但是，当用于多分类问题时，Sigmoid函数会为每个类别输出一个独立的概率值，这些概率值并不保证相加为1。Softmax函数：在反向传播过程中，Softmax函数的梯度计算涉及到所有类别的输出值。Softmax函数：输出的是一个概率分布，即所有类别的概率之和为1。因此，Softmax函数的输出值都在0到1之间，且所有输出值的和为1。
Sigmoid和Softmax的区别和联系
python_plus的博客
03-27 2766
本文介绍了Softmax函数和Sigmoid函数在二分类和多分类问题中的联系与区别，并结合代码，做了可视化展示
Softmax和sigmoid
vivi_cin的博客
06-24 1065
sigmoid与softmax
sigmoid 和softmax的区别
virus111222的博客
03-20 1514
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。
概率模拟（sigmoid、softmax）
MechMaster
07-23 2136
sigmoid、softmax
sigmoid和softmax激活函数的区别
A book super
03-03 3258
一、简单说下sigmoid激活函数 解析： 常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数（btw，在本博客中SVM那篇文章开头有提过）。 sigmoid的函数表达式如下: 其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b + w1x1 + w2x2。通过代入很大的正数或很小的负数到g(z)函数中可知，其结果趋近于0或1。 （一般用于全连接+激活函数） 总之，sigmod函数，是逻
详解softmax和sigmoid
CFH1021的博客
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详解softmax和sigmoid激活函数简介softmax函数softmax函数的性质softmax函数的使用softmax的实现代码python实现softmax函数图像sigmoid函数sigmoid函数的性质sigmoid函数的使用sigmoid的实现代码python实现sigmoid函数绘图softmax和sigmoid的对比 激活函数简介 从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对s...
sigmoid, softmax
try_trying_try的博客
06-03 337
softmax 当类别数是2时，它退化为二项分布，而它和sigmoid真正的区别就在这儿——二项分布包含两个分类类别（姑且分别称为A和B）；sigmoid 而两点分布其实是针对一个类别的概率分布，其对应的那个类别的分布，直接由1-P粗暴得出。每一项的区间范围的(0,1)所有项相加的和为1.
机器学习中的两个重要函数--sigmoid和softmax
weixin_41478015的博客
09-13 2764
机器学习中，常常见到两个函数名称：sigmoid和softmax。前者在神经网络中反复出现，也被称为神经元的激活函数；后者则出现在很多分类算法中，尤其是多分类的场景，用来判断哪种分类结果的概率更大。 本文主要介绍这两个函数的定义，形态，在算法中的作用，以及两个函数之间的联系。 1. sigmoid函数 1.1. 函数定义 sigmoid函数一类函数的统称，常见的sigmoid函数有：\(y=\f...
Sigmoid 与 Softmax 的区别
HLBoy_happy的博客
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Sigmoid 与 Softmax 的区别结论定义图例 参考：Multi-label vs. Multi-class Classification: Sigmoid vs. Softmax、Sigmoid function、Softmax function 结论 sigmoid：使大的更大、小的更小（保持数值被归整到0-1之间） softmax：使所有的值之和为1（保持数值间的大小关系） 定义 sigmoid 处理的是单个输入值，不关注整体输入数据的关系。 f(yi)=11+e−yi for&nb
softmax和sigmoid以及SVM
09-14 1393
1、sigmoid将一个real value映射到（0,1）的区间（当然也可以是（-1,1）），这样可以用来做二分类。  2、softmax把一个k维的real value向量（a1,a2,a3,a4….）映射成一个（b1,b2,b3,b4….）其中bi是一个0-1的常数，然后可以根据bi的大小来进行多分类的任务，如取权重最大的一维。  3、Softmax的输出的每个值都是>=0，并且其...
Sigmoid函数与Softmax函数：概念及区别
loop_syntax648的博客
09-19 258
但是，Sigmoid函数在输入较大或较小的情况下容易出现梯度消失的问题，限制了其在深层神经网络中的应用。综上所述，Sigmoid函数和Softmax函数都是常用的激活函数，用于在神经网络中引入非线性性质。对极端值的敏感性：Sigmoid函数在输入较大或较小的情况下容易出现梯度消失的问题，限制了其在深层神经网络中的应用。Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的激活函数。其中，e代表自然对数的底数，x_i为输入向量的第i个元素，∑(e^(x_j))表示对所有输入向量元素的指数求和。
一文详解Softmax与Sigmoid函数
qq_60865111的博客
03-23 3164
在机器学习和深度学习领域，激活函数是神经网络的核心组件，它们通过引入非线性特性，使模型能够捕捉复杂的模式和关系。在分类任务中，Softmax 和 Sigmoid 是两种最常用的激活函数。尽管它们都能将实数映射到概率空间，但它们的数学定义、应用场景和实际效果有着显著差异。
Sigmoid和Softmax共通与区分
Netceor的博客
02-21 997
Softmax以及Sigmoid这两者都是神经网络中的激活函数，将输入非线性化。都作为神经网络的最后一层，将输出数值转换为概率值。
Sigmoid与Softmax的区别
IT_Novice_的博客
03-10 4209
Sigmoid与Softmax的区别
Sigmoid和softmax
01-01
### Sigmoid 函数与 Softmax 函数的区别 #### 定义差异 Sigmoid 函数定义如下： \[ \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} \] 该函数能够将实数值压缩至 (0, 1)，因此非常适合用于二元分类问题，其中输出可解释为属于某一类别的概率[^2]。 相比之下，Softmax 函数则适用于多类别分类情况。对于给定的输入向量 \( z \)，Softmax 计算方式如下所示： \[ \text{softmax}(z_i) = \frac{\exp(z_i)}{\sum_{j=1}^{n}\exp(z_j)} \] 这里 n 表示类别总数目。通过这种方式，Softmax 可以确保所有预测的概率总和等于 1，并且每个单独的概率都在区间 [0, 1] 内[^3]。 ```python import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def softmax(x): exp_x = np.exp(x - np.max(x)) # 防止溢出 return exp_x / exp_x.sum(axis=-1, keepdims=True) # 测试数据点 test_input = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) print("Sigmoid output:", sigmoid(test_input)) print("Softmax output:", softmax(test_input.reshape((1,-1)))) ``` #### 应用场景对比 当面对的是简单的二分类任务时，通常会选择使用 Sigmoid 函数作为模型的最后一层激活函数。这是因为 Sigmoid 的输出可以直接被视作样本属于正类的可能性大小[^1]。 然而，在涉及多个离散标签的情况下，则更倾向于采用 Softmax 来完成最终决策过程。比如图像识别领域内的手写数字辨识（MNIST 数据集），或是自然语言处理里的词性标注等问题都适合运用 Softmax 进行解决。
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