关于softmax回归

最新推荐文章于 2025-04-01 12:01:12 发布
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分类专栏： 算法 TensorFlow 人工智能
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softmax回归是神经网络中的一种输出层，通过softmax函数将加权输入转化为概率分布。与sigmoid层不同，softmax层确保所有输出的和为1，因此可以解释为概率。在分类任务如MNIST中，softmax层的输出可以直观地解释为每个类别的概率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

softmax的思想是为神经网络定义新类型的输出层。它开始的方式和sigmoid层(符号层？)一样，通过形成加权来输入：
这里写图片描述
但是我们不使用sigmoid函数来获得输出，而是在softmax层将softmax函数应用到这里写图片描述
根据这个函数，第j个输出神经元的激活(activation)这里写图片描述就为(记为式子1)：
这里写图片描述‘
在分母中，我们对所有输出神经元求和。
假定我们有一个具有4个神经元的神经网络，分别表示为这里写图片描述这里写图片描述
如图：

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DeepLearning tutorial（1）Softmax回归原理简介+代码详解
wepon的专栏
01-26 3万+
DeepLearning tutorial（1）Softmax回归原理简介+代码详解 @author：wepon @blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43157801 本文介绍Softmax回归算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Classifying MNIST
softmax回归
piaodexin的博客
08-22 665
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09【动手学深度学习】Softmax回归
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本文介绍李沐的动手学深度学习中的softmax回归pytorch实现
机器学习之Softmax回归
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08-27 2229
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【softmax分类】基于梯度下降softmax回归实现minist数据分类matlab代码.zip
12-26
在提供的PDF文件“【softmax分类】基于梯度下降softmax回归实现minist数据分类matlab代码.pdf”中，读者可以期待找到关于如何在MATLAB中实现上述过程的详细步骤，包括数据预处理、模型定义、梯度计算、参数更新以及...
【softmax分类】基于matlab梯度下降softmax回归minist数据分类【含Matlab源码 1645期】.zip
05-15
MATLAB提供了`gradient`函数来计算损失函数关于参数的梯度，然后用这些梯度更新权重和偏置。 5. **训练过程**：在每次迭代中，选取一部分训练数据（批量梯度下降）或全部数据（批量梯度下降），计算损失和梯度，...
TensorFlow实现Softmax回归模型
12-25
本程序使用Softmax Regression训练手写数字识别的分类模型. 先看完整代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets
softmax回归（Matlab）
02-08
softmax回归是一种广泛应用于多分类问题的机器学习模型，它是逻辑回归的扩展形式。在二分类问题中，逻辑回归通过sigmoid函数将线性模型的输出映射到(0,1)区间，代表了属于某一类的概率。然而，对于具有三个或更多...
Softmax回归
czp_374的博客
07-19 1038
1.Softmax的回归原理 Softmax回归是一个线性的多类分类模型，实际上白是直接从Logistic 回归模型转化而来的。区别在于Logistic 回归模型为两类分类模型，而 Softmax 模型为多类分类模型。 在手写数字体识别问题中，一共有10个类别（0~9），我们希望对输入的图像计算它属于每个类别的概率。如属于9的概率为70%，属于1的概率为10%等。最后模型预测的接轨就是概率...
Softmax 回归
北漂人家
06-25 270
Softmax 回归（Softmax Regression），也称为多项（multinomial）或多类（multi-class）的logistic 回归，是logistic 回归在多类分类问题上的推广。 同样，我们贴一下wiki百科对softmax函数的定义： 　　 softmax is a generalization of logistic fun...
SOFTMAX回归
托尼stark的博客
05-13 2729
一、softmax回归与线性回归适用于输出为连续值的情景不同，它适用于像图像类别这样的离散值，主要解决分类问题，且softmax回归的输出单元从一个变成了多个。 然而直接使用输出层会面临两个问题：一是由于输出层的范围不确定，难以直观的判断这些值的意义。二是由于真实标签是离散值，这些离散值与不确定范围的输出值之间的误差难以衡量。 二、softmax运算符：解决了以上两个问题，它通过将输出值变换成值为正且和为1的概率分布。 交叉熵损失函数：前面提到使用softmax运算后可以更方便的计..
softmax回归：多分类模型详解
"这篇文档是关于softmax回归的介绍，它是一种多分类的机器学习模型，常用于处理如MNIST手写数字识别等多类别的问题。文档内容涵盖了softmax回归的基本概念、代价函数、模型参数化特点、权重衰减、与logistic回归的...
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