sigmoid函数与softmax函数的比较

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#机器学习 #分析比较

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。

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）

Sigmoid函数与Softmax函数：概念及区别
loop_syntax648的博客
09-19 320
但是，Sigmoid函数在输入较大或较小的情况下容易出现梯度消失的问题，限制了其在深层神经网络中的应用。综上所述，Sigmoid函数和Softmax函数都是常用的激活函数，用于在神经网络中引入非线性性质。对极端值的敏感性：Sigmoid函数在输入较大或较小的情况下容易出现梯度消失的问题，限制了其在深层神经网络中的应用。Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的激活函数。其中，e代表自然对数的底数，x_i为输入向量的第i个元素，∑(e^(x_j))表示对所有输入向量元素的指数求和。
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 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
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
深度学习中的SoftMax
最新发布
S1531585571的博客
11-01 920
Softmax函数摘要 Softmax函数是深度学习中处理多分类问题的关键工具，它将神经网络的原始输出（logits）转换为概率分布。其核心价值在于：1）提供直观的概率解释，突出最大得分；2）便于与交叉熵损失结合进行模型训练。相比Sigmoid函数（仅适用于二分类）和Argmax函数（仅返回索引），Softmax能同时输出所有类别的概率。 工作原理：通过指数化操作消除负值并放大差距，再归一化为总和为1的概率分布。为防止数值不稳定（上溢/下溢），实际计算时会先减去最大值。 优缺点：优势包括输出标准化、数学性质
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和softmax函数有什么区别
qq_45571006的博客
10-06 532
Sigmoid函数主要用于二元分类，输出是单一的0到1的概率值。Softmax函数主要用于多类别分类，输出是多个类别的概率分布，概率值之和为1。两者都用于将模型的原始输出映射到概率空间，以便进行分类决策。选择使用哪个函数取决于您的任务和模型架构。
sigmoid与softmax的区别与联系
frighting_ing的博客
03-09 2420
阅文原文 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−Sigmoi
python实现softmax函数、sigmoid函数、 softmax 交叉熵loss函数、sigmoid 交叉熵loss函数
qq_38061827的博客
03-15 2855
编辑器：jupyter notebook Tensorflow2.0 import tensorflow as tf import numpy as np 实现softmax函数 def softmax(x): x_exp = np.exp(x) x_sum = np.sum(x_exp, axis=1, keepdims=True) prob_x = x_exp / x_sum return prob_x test_data = np.random.normal(.
sigmoid函数和softmax函数
Meiko记录
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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wi...
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
softmax和sigmoid的比较
random_repick的专栏
07-07 349
一、相同点 softmax求导 sigmoid求导 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；
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。
sigmoid函数和softmax函数应用任务的区别
qq_36346625的博客
02-23 795
关于什么是sigmoid函数？ 参考链接：百度百科 关于什么是softmax函数？ 参考链接：百度百科 应用场景：sigmoid应用于二分类任务，如猫狗识别；softmax适用于二分类以上（即多分类）任务，如手写字识别。 二者的关系：softmax是sigmoid的推广。 另外一篇参考的链接：一分钟理解softmax函数（超简单） ...
Sigmoid 和 Softmax 区别
sunshineTHU的博客
06-03 8399
sigmoid将一个real value映射到（0,1）的区间，用来做二分类。而 softmax 把一个 k 维的real value向量（a1,a2,a3,a4….）映射成一个（b1,b2,b3,b4….），其中 bi 是一个 0～1 的常数，输出神经元之和为 1.0，所以相当于概率值，然后可以根据 bi 的概率大小来进行多分类的任务。二分类问题时 sigmoid 和 softmax 是一样的，...
一文详解Softmax与Sigmoid函数
qq_60865111的博客
03-23 6017
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。
sigmoid和softmax的理解及其区别
peacefairy的博客
09-14 1533
sigmoid和softmax的理解及其区别 在分类问题中，人们常常会用到sigmoid和softmax这两个激活函数。 sigmoid：A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 也就是说，sigmoid把一个值映射到0-1之间。 softmax：softmax is a generalization of logistic function that “squashes”(maps) a K-
sigmoid函数与softmax函数的区别
04-22
sigmoid函数和softmax函数都是常见的激活函数，用于将神经元的输出映射到一个特定的范围内。它们主要的区别在于适用范围和输出形式。 sigmoid函数适用于二分类问题，它的输出范围为0到1之间的实数，表示一个事件发生的概率。sigmoid函数的公式为：f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。 softmax函数适用于多分类问题，它的输出范围也是0到1之间的实数，但是其输出的多个概率之和等于1。softmax函数的公式为：f(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))。 因此，sigmoid函数输出的是一个概率值，表示一个事件发生的可能性，而softmax函数输出的是多个概率值，表示多个事件的相对可能性。
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