softmax的理解

最新推荐文章于 2025-06-15 08:37:05 发布
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#机器学习

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softmax+log_softmax理解与使用（为什么可以常用在分类交叉损失熵）
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
01-19 1039
转载 1）softmax softmax是一种指数归一化函数。 输入为向量，输出为值为0-1之间的向量，和为1。在分类任务中作为概率出现在交叉熵损失函数中。 import numpy as np data=np.array([0.1, 0.3, 0.6, 2.1 ,0.55]) np.exp(data)/np.sum(np.exp(data)) # softmax array([0.07795756, 0.09521758, 0.12853029, 0.57603278,
Softmax
whaosoft143ai的博客
10-15 2612
又搬了个蒸馏相关~~ 神经网络中的蒸馏技术“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“ —— Andrej Karpathy我绝对同意！然而，部署重量级模型的集成在许多情况下并不总是可行的。有时，你的单个模型可能太大(例如GPT-3)，以至于通常不可能将其部署到资源受限的环境中。这就是为什么我们一直在研究一些模型优化方法 ——量化和剪枝。在这个报告中，我们将讨论一个非常厉害的模型优化技术 —— 知识蒸馏。
三分钟带你对 Softmax 划重点
weixin_34378969的博客
06-14 4848
红色石头的个人网站：redstonewill.com 1. 什么是Softmax Softmax 在机器学习和深度学习中有着非常广泛的应用。尤其在处理多分类（C > 2）问题，分类器最后的输出单元需要Softmax 函数进行数值处理。关于Softmax 函数的定义如下所示： 其中，Vi 是分类器前级输出单元的输出。i 表示类别索引，总的类别个数为 C。Si 表示的是当前元素的指数与所有...
SoftMax 函数
最新发布
qq_28309121的博客
06-15 758
SoftMax 函数通过指数运算与归一化，将输入映射为概率分布，是多分类任务的核心组件。其数值稳定性优化、与交叉熵损失的高效结合，以及温度参数的灵活性，使其在深度学习中广泛应用。理解其数学原理及实现细节，对模型设计和调试至关重要。SoftMax 函数是机器学习中常用的激活函数，尤其在多分类任务中，用于将输出转化为概率分布。指数运算可能导致数值溢出（如 ( e^1000 ) 超出浮点范围）。缓解梯度消失，计算高效。
入门级都能看懂的softmax详解
热门推荐
bitcarmanlee的博客
09-02 68万+
1.softmax初探 在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分类的概率之和也刚好为1。 首先我们简单来看看softmax是什么意思。顾名思义，softmax由两个单词组成，其中一个是max。对于max我们都很熟悉，比如有两个变量a,b。如果a>b，则max为...
深度学习7softmax回归
weixin_30619101的博客
05-20 93
softmax回归可以解决两种以上的分类，该模型是logistic回归模型在分类问题上的推广。 对于y可以取两个以上的值，比如说判断一份邮件是垃圾邮件、个人邮件还是工作邮件。 这边也参考http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 即，对于训练集，我们有 也就是对于给定的输入x，...
深入理解softmax函数
weixin_30577801的博客
11-25 185
　　Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值。Softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后，我们训练更加精细的模型时，最后一步也需要用softmax来分配概率。本质上其实是一种多种类型的线性分割，当类标签取 2 时，就相当于是logistic回归模型。 　　在 softmax回归中，我们解决的是多...
softmax理解
sdsc1314的博客
06-14 1263
做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法： softmax形式 首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。 softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。 1）将预测结果转化为非负数 下图为y=exp(x）的图像，我们可以知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。sof
softmax分类器_Softmax 理解
weixin_39683241的博客
11-23 1085
Softmax深入理解[译] - AIUAI​www.aiuai.cnPytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax操作的，因此只需要喂入原始的数据结果即可，不需要在之前再添加softmax层。Softmax 是非线性函数，主要用于 multi-class classification 任务中分类器的输出端.import 2.Softmax 的数...
一分钟理解softmax函数（超简单）
L.Z.的博客
11-28 39万+
做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法： 下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式。 首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。 softmax就是将在负无穷到正无...
softmax算法的理解
11-29
### Softmax算法的理解 #### 一、Softmax算法在神经网络中的作用 在神经网络领域，尤其是处理多分类问题时，Softmax函数扮演着至关重要的角色。为了更好地理解Softmax算法，我们需要先了解其背景及应用场景。 ###...
深入了解softmax
ningyanggege的博客
06-20 363
1、该函数将结果转换成概率值；2、将所有结果转换成正数，通过exp函数3、放大得分最高的结果，通过exp函数（它的反函数log可以缩小），即接近最大函数max4、soft仍取多个结果，hardmax等同于max，取一个结果...
SoftMax
qq_38816432的博客
12-02 561
文章目录1. softmax 1. softmax softmax算子一般用于多分类场景，把神经元的输出映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。使得经过softmax后的输出为每个类别的概率，并且各个概率的和为1。 softmax的计算过程为：某元素的指数与所有元素指数和的比值。 在实际应用中，需要注意softmax中存在的数据溢出问题，如果softmax的输入V过大，经过指数运算后，很容易出现数据溢出。解决办法是：将V中的每一个数据，都减去V中的最大值：
softmax
u013250861的博客
03-06 1074
激活函数旨在帮助网络学习数据中的复杂模式，类似于人类大脑中的神经元模型，激活函数决定了向像一个传经元传递的数值。将其过程可视化如下图所示：而softmax是用于多分类问题的激活函数，在多分类问题中，超过两个类标签则需要类成员关系，对于长度为 𝐾 的任意实向量，Softmax可以将其压缩为长度为𝐾，值在（0,1）范围，并且向量中元素和为1的实向量。
深入理解softmax分类器与LBFGS算法
### 知识点详细说明 #### 1. Softmax分类器基础 Softmax分类器是一种多分类器，它基于softmax函数，该函数也被称为归一化指数函数。...通过理解并应用这些概念，可以在各种复杂场景中实施有效的分类策略。
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