sigmoid和softmax激活函数的区别

最新推荐文章于 2025-06-08 02:01:32 发布
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分类专栏： machine learning
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本文探讨了sigmoid和softmax激活函数的区别。sigmoid是S型曲线，将实数值映射到（0,1）区间，适用于二分类问题。而softmax是对多维实数向量进行压缩，映射为和为1的0-1概率分布，常用于多分类任务。" 90740600,122779,PyCharm调试与编辑快捷键实用指南,"['pycharm', '代码编辑', '调试工具', '开发环境', '键盘快捷键']

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sigmoid曲线。

　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).


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Sigmoid和Softmax的区别？Softmax的公式？
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08-08 222
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。
【深度学习基础】激活函数：Tanh、Sigmoid 和 Softmax
qq_41767061的博客
06-13 1447
Tanh（双曲正切函数）将输入值压缩到 [-1, 1] 的范围内。其公式如下：
神经网络：Sigmoid 和 Softmax
XIAO_yux的博客
12-11 1483
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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老哥的专栏
10-13 13万+
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
sigmoid和softmax对比
最新发布
mayaohao的博客
06-08 854
导数 \(\sigma'(x) = \sigma(x)(1-\sigma(x))\)，在输入远离 0 时（如\(x > 4\)或\(x < -4\)），梯度接近 0，易导致。例如：输入\(2, 1, 0\) → Softmax 输出\(0.7, 0.2, 0.1\)。： 梯度计算涉及所有输入值，公式较复杂。但结合交叉熵损失后，梯度表达式简化为 \(\text{输出值} - \text{真实标签}\)，训练更稳定。将整个实数轴压缩到 (0, 1) 区间，中间区域变化陡峭，两端趋于饱和。
激活函数sigmoid 和softmax
weixin_43698821的博客
12-01 866
Sigmoid在backpropagation时会造成梯度消失，初始化权重不要设太大，否则容易饱和没有梯度从而无法学习。 对于softmax,有多个输出值，当输入值之间的差异变得极端时，这些输出值可能饱和，当softmax饱和时，基于softmax的许多代价函数也饱和，除非它们能够转化饱和的激活函数。 Ian GoodFellow不建议在前反馈中用sigmoid和softmax， sigmo...
Sigmoid 激活函数 & Softmax激活函数
weixin_44299786的博客
09-20 450
总之，对于二分类的图像分类问题，通常可以选择使用 Sigmoid 激活函数或 Softmax 激活函数，具体选择取决于问题的需求和模型的设计。通常情况下，Sigmoid 是更常见的选择，因为它更直观地表示两个类别之一的概率。
激活函数(sigmoid、tanh、ReLU、softmax)
tcn760的博客
04-07 10万+
文章目录1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数 激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有sigmoid、tanh、relu、softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范围(-inf,inf)中的任意输入压缩到区间(0,1)中的某个值： sigmoid(x)=11+exp(−x)sigm
神经网络常用的sigmoid和softmax激活函数
daotian
03-24 2493
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。 sigmoid激活函数(也叫logistic_activate...
激活函数sigmoid与softmax和relu及其反向传播
fsdfasfawre的博客
06-04 8368
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。其反向传播sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 　引用wiki百科的定义：　...
不同激活函数的区别
weixin_30834019的博客
03-04 237
sigmoid 容易出现gradient vanishing 函数输出并不是zero-centered 幂运算相对来讲比较耗时 Gradient Vanishing 优化神经网络的方法是Back Propagation，即导数的后向传递：先计算输出层对应的loss，然后将loss以导数的形式不断向上一层网络传递，修正相应的参数，达到降低los...
一文详解Softmax与Sigmoid函数
qq_60865111的博客
03-23 2924
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
vivi_cin的博客
06-24 997
sigmoid与softmax
《python深度学习》笔记（十六）：softmax和sigmoid
qq_59572329的博客
12-25 982
​ softmax：softmax的计算的是一个比重，是一个针对输出结果归一化的过程，所以很多文献里也称作softmax层。softmax一般用于多分类的结果，一般和one-hot的真实标签值配合使用，大多数用于网络的最后一层； sigmoid：sigmoid只是对每一个输出值进行非线性化，只是一个非线性激活过程，所以一般称为激活函数。sigmoid是原本一种隐层之间的激活函数，但是因为效果比其他激活函数差，目前一般也只会出现在二分类的输出层中，与0 1真实标签配合使用。 ​
机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数
无敌阿强的博客
02-22 5539
Softmax和Sigmoid函数理解 (1)相关背景 sigmoid和softmax是神经网络输出层使用的激活函数，分别用于两类判别和多类判别。binary cross-entropy和categorical cross-entropy是相对应的损失函数。 对应的激活函数和损失函数相匹配，可以使得error propagation的时候，每个输出神经元的“误差”（损失函数对输入的导数）恰等于其...
2020-10-29
qq_41025570的博客
10-29 319
激活函数：用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够 比如下图的数据比较简单是线性可分的，一条直线就可以对样本进行分类了： 但是如果碰到下面这个情况，数据变成线性不可分的时候，一条直线根本无法很好的对数据进行分类，这样就引入非线性因素，而激活函数恰好能够做到这点： 下面介绍几个常用的激活函数： 1.sigmoid函数：用于隐层神经元输出 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201029192603575.png#pic_center 函数图像为：
概率模拟（sigmoid、softmax）
MechMaster
07-23 2127
sigmoid、softmax
激活函数介绍和对比
jindaxiaoooo的博客
08-10 1750
激活函数一、激活函数概念和作用二、 几种激活函数的对比饱和函数、不饱和函数（1）Sigmoid（2）tanh（3）ReLU（4）Leaky ReLU（5）RReLU（6）ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU的比较（7）ELU（8）Maxout三、如何选择合适的激活函数? 一、激活函数概念和作用 概念： 在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）； 作用： 激活函数可以引入非线性因素，使神经网络的表示能力更强了，能够更好的拟合目
sigmoid和softmax激活函数
09-02
sigmoid激活函数和softmax激活函数都是常用的非线性激活函数。它们常用于神经网络中的输出层，用于将神经网络的输出映射到一定的范围内。 sigmoid激活函数的数学表达式为： f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) 它的输出范围...
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