softmax和sigmoid的比较

最新推荐文章于 2025-03-23 22:01:21 发布
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本文探讨了softmax和sigmoid两种激活函数在梯度计算上的异同，重点讲解了它们在权重更新中的影响，以及适用场景：softmax适用于互斥分类，而sigmoid常用于独立分类。同时提到了为何选择交叉熵作为损失函数。

一、相同点

  • softmax求导

  • 在这里插入图片描述

  • sigmoid求导

  • 在这里插入图片描述

  • 两者的导数都有λ(1-λ)，当预测结果错误且值很小时，容易导致权重更新缓慢，所以一般选择交叉熵作为损失函数，交叉熵的导数是1/λ，可以消除权重更新缓慢的影响

二、不同点

  • softmax只用于最后结果输出，因为它会增强数据之间的关联性，不适合在隐藏层使用
  • sigmoid可用于任何层，只是用于隐藏层时，仍会有权重更新缓慢的问题，所以隐藏层激活函数多使用relu
  • softmax用于分类结果互斥的情况，如判断是猫是狗，只有一个可能性；sigmoid用于分类结果独立的情况，如根据图片判断患者得了什么疾病，有多种可能性。
softmax与sigmoid函数的区别
qq_40379132的博客
06-21 5053
sigmoid 函数用于多标签问题，选取多个标签作为正确答案，它是将任意值归一化为[0-1]之间，并不是不同概率之间的相互关联，且由于远离0的部分梯度较小， 容易出现梯度消失现象 。将实数值映射到（0,1）的区间。sigmoid详细解释：Sigmoid函数解析__Sumor的博客-优快云博客_sigmoid函数 当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x=0时，y=1/2。用sigmoid函数近似得到不同斜率的线性函数，只要x的取值始终在某个特定的范围之内，总可以将sigmoid
Sigmoid和Softmax的区别？Softmax的公式？
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08-08 367
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。
sigmoid 和softmax的区别
virus111222的博客
03-20 1584
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。
sigmoid和softmax函数的区别；神经网路常用的损失函数以及对应的应用场景；softmax的作用
L_goodboy的博客
10-24 2142
sigmoid和softmax函数的区别；神经网路常用的损失函数以及对应的应用场景；softmax的作用
sigmoid与softmax的区别与联系
weixin_38646522的博客
05-10 1611
Softmax与Sigmoid有哪些区别与联系？ 1. Sigmoid函数 SigmoidSigmoidSigmoid函数也叫LogisticLogisticLogistic函数，将输入值压缩到(0,1)(0,1)(0,1)区间之中，其函数表达式为： Sigmoid(x)=11+e−x Sigmoid(x) =\frac{1}{1+e^{-x}} Sigmoid(x)=1+e−x1​ 函数图像如图所示： 其求导之后的表达式为： Sigmoid⁡′(x)=Sigmoid⁡(x)⋅(1−Sigmoid⁡(x)
sigmoid函数与softmax函数的比较
weixin_44810016的博客
06-11 3535
sigmoid函数与softmax函数的比较： 1、函数原型： sigmoid函数： softmax函数： 2、相同点： 给定一个输入z，都能将其映射为一个0-1之间的数 3、不同点： 根据两个函数的计算公式可以看出，如果给出多个输入z，softmax函数能保证它们的映射之和为1，而sigmoid函数不能保证。 因此，sigmoid函数仅用于二分类（即一个输入映射成一个输出，要么是0要么是1）...
三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别
码农研究僧的博客
10-13 2万+
Softmax以及Sigmoid这两者都是神经网络中的激活函数，对应还有其他的激活函数引入激活函数是为了将其输入非线性化，使得神经网络可以逼近任何非线性函数（原本没有引入激活函数，就是多个矩阵进行相乘，无论神经网络多少层都是线性组合，这个概念是感知机）Softmax以及Sigmoid两者都是作为神经网络的最后一层，通过激活函数之后转换为概率值这两种激活函数如何选择，以及如何应用在不同场景，本身就是伯努利分布和二项分布的差别。
详解softmax和sigmoid
CFH1021的博客
03-13 4071
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...
softmax和sigmoid的选择
weixin_42071277的博客
08-12 1253
softmax和sigmoid的选择
神经网络：Sigmoid 和 Softmax
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12-11 1691
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的区别和联系
python_plus的博客
03-27 2847
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
sigmoid和softmax区别
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深度学习之Sigmoid 和 Softmax的异同点
AndyJ的学习之旅
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sigmoid 函数 函数的基本性质： 1、定义域：(−∞,+∞) 2、值域：(−1,1) 3、函数在定义域内为连续和光滑函数 4、处处可导，导数为：f′(x)=f(x)(1−f(x)) softmax函数 相同点 都可以做二分类，求的都是 cross entropy loss（交叉熵损失） 不同点 sigmoid将一个real value映射到（0,1）的区间，用来做二分类。 softmax 把一个 k 维的real value向量（a1,a2,a3,a4….）映射成一个（b1,b2,b3,b4…
softmax和sigmoid在分类任务中的意义区别
龙雪的博客
09-17 3429
激活函数介绍 对于熟悉机器学习或神经网络的读者来说，sigmoid与softmax两个激活函数并不陌生，但这两个激活函数在逻辑回归中应用，也是面试和笔试会问到的一些内容，掌握好这两个激活函数及其衍生的能力是很基础且重要的，下面为大家介绍下这两类激活函数。sigmoid激活函数从函数定义上来看，sigmoid激活函数的定义域能够取任何范围的实数，而返回的输出值在0到1的范围内。sigmoid函数也被称为S型函数，这是由于其函数曲线类似于S型，在下面的内容中可以看到。此外，该函数曲线也可以用于统计中，使用的是累
sigmod和softmax区别【简单易懂
Vingnir的博客
03-02 850
主要区别应用场景: Sigmoid 主要用于二分类问题，而 Softmax 用于多分类问题。Sigmoid 函数的输出是一个单独的概率值，而 Softmax 函数的输出是一个概率分布。Sigmoid 是对单个数值操作，Softmax 是对一个向量进行操作，并保证输出向量中的值总和为 1。简而言之，如果你的问题是判断图片是否是猫（是或不是，两种可能性），那么使用 Sigmoid。如果问题是判断一张图片是猫、狗还是马（多于两种可能性），那么使用 Softmax。
softmax和sigmoid的异同
薰珞婷紫小亭子的博客
09-18 1100
softmax和sigmoid的异同 1. Sigmoid函数 Sigmoid =多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。 优点：1. Sigmoid函数的输出在(0,1)之间，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。2. 连续函数，便于求导。 缺点：1. 最明显的就是饱和性，从上图也不难看出其两侧导数逐渐趋近于0，容易造成梯度消失。2.激活函数的偏移现象。Sigmoid函数的输出值均大于0，
Sigmoid 与 Softmax 的区别
HLBoy_happy的博客
07-09 1万+
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
一文详解Softmax与Sigmoid函数
qq_60865111的博客
03-23 6008
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。
softmax和sigmoid图
最新发布
07-11
### softmax 和 sigmoid 函数的图形对比 Softmax 和 Sigmoid 是常见的激活函数，它们在机器学习中具有重要的作用。Sigmoid 函数常用于二分类问题，而 Softmax 则广泛应用于多类别分类任务。 #### **Sigmoid 函数** Sigmoid 函数的数学表达式为： $$ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$ 该函数将输入值映射到 $ (0, 1) $ 的区间内，形状呈“S”型曲线。其输出可以解释为概率，适合二分类场景。然而，Sigmoid 在输入值较大或较小时会出现梯度趋近于零的情况，容易导致梯度消失问题[^3]。 ##### **Sigmoid 函数的图形表示**： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.linspace(-10, 10, 100) y = sigmoid(x) plt.plot(x, y, label='Sigmoid') plt.title('Sigmoid Function') plt.xlabel('Input') plt.ylabel('Output') plt.grid() plt.legend() plt.show() ``` #### **Softmax 函数** Softmax 函数的数学表达式为： $$ \text{Softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j} e^{z_j}} $$ Softmax 接收一个向量作为输入，并将每个元素转换为介于 0 和 1 之间的概率值，同时确保所有输出值的总和等于 1。这使得它特别适用于多类别分类问题，例如在神经网络的最后一层输出各类别的概率分布[^2]。 ##### **Softmax 函数的图形表示**： 由于 Softmax 是对向量进行操作，因此无法直接绘制类似于 Sigmoid 的二维曲线。不过，可以通过三维图示来展示两个输入变量对输出概率的影响。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def softmax(z): exp_z = np.exp(z - np.max(z)) return exp_z / exp_z.sum() # 构造二维输入空间 x = np.linspace(-5, 5, 50) y = np.linspace(-5, 5, 50) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.stack((X, Y), axis=-1) # 计算每个点对应的第一个类别的 Softmax 概率 prob = np.zeros_like(X) for i in range(X.shape[0]): for j in range(X.shape[1]): prob[i, j] = softmax(Z[i, j])[:, :, 0] # 绘制 3D 曲面图 fig = plt.figure(figsize=(10, 7)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') surf = ax.plot_surface(X, Y, prob, cmap='viridis', edgecolor='none') ax.set_title('Softmax Output for Class 1') ax.set_xlabel('Input 1') ax.set_ylabel('Input 2') ax.set_zlabel('Probability') plt.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) plt.show() ``` #### **Softmax 与 Sigmoid 的比较** 尽管两者都可以将数值转化为概率，但它们的应用场景不同： - **Sigmoid** 主要用于二分类问题，且存在梯度消失和计算效率低的问题[^3]。 - **Softmax** 更适用于多类别分类，能够保证输出的概率分布特性[^2]。 此外，Sigmoid 可以看作是 Softmax 在二分类情况下的特例。当 Softmax 处理仅包含两个类别的问题时，其输出等价于 Sigmoid 函数的结果[^1]。 ---
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