sigmoid函数与softmax函数的比较

本文对比了Sigmoid和Softmax两种激活函数的特点。两者都能将输入映射到0-1区间,但Softmax能确保多输入的映射值总和为1,适用于多分类任务,而Sigmoid主要用于二分类。

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sigmoid函数与softmax函数的比较:

1、函数原型:
sigmoid函数:
在这里插入图片描述
softmax函数:
在这里插入图片描述
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)的情况,而softmax用于多分类(每个类别有一个映射值,可以理解为判断为该类别的概率)

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