一张图说明softmax layer是什么

最新推荐文章于 2025-06-15 08:37:05 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xbcReal/article/details/53081234
本文通过一张图解释了深度学习中Softmax层的工作原理。Softmax层位于神经网络的输出层，将输入转换为概率分布。

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在读深度学习相关论文的时候经常看到softmax layer这个鬼东西，一直很懵逼，直到我看到了这张图23333


中间蓝色区域表示一层layer，左边输入右边输出。softmax layer的意思就明白了。

图卷积神经网络 GAT 模型的基本原理和操作步骤 Using GAT Layers for Text Classification in NLP Tasks
AI天才研究院
08-08 1996
近年来，图神经网络 (GNN) 在处理图结构数据方面展现出强大的能力，受到广泛关注。其中，图注意力网络 (Graph Attention Network, GAT) 作为一种新型的 GNN，通过引入注意力机制，能够更好地捕捉节点之间的依赖关系，在多个领域取得了显著成果。在自然语言处理 (NLP) 领域，文本数据通常可以被建模成图结构，例如句子中单词之间的语法关系、文档中句子之间的语义联系等。因此，将 GAT 应用于 NLP 任务也逐渐成为研究热点。
【深度学习】吴恩达-笔记 Softmax layer、优化神经网络、贝叶斯最优错误率、改变错误率指标、迁移学习
m0_51933492的博客
08-31 1685
如果你要做一个计算机视觉的应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始，不如你下载别人已训练好的网络结构的权重，你通常能够进展的相当快。你冻结的网络中包含所有层的参数，你只需要训练和你的Softmax层有关的参数。这个理念就是，如果你有一个更大的训练集，也许有足够多的数据，那么不要单单训练一个Softmax单元，而是考虑训练中等大小的网络，包含你最终要用的网络的后面几层。此时，就需要针对我们自己的任务，固定原始网络的相关层，修改网络的输出层，以使结果更符合我们的需要。这样的操作显然是非常耗时的。..
softmax layer是什么
wzy的博客
12-27 5228
中间蓝色区域表示一层layer，左边输入右边输出。softmax layer的意思就明白了。
SoftMax 函数
最新发布
qq_28309121的博客
06-15 657
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。
softmax layer
qq_32863339的博客
03-13 555
一张图，简单易懂、清晰明了。
softmax layer 简单理解以及实际例子【有白话讲解】
HWP
07-07 3237
Softmax函数将多个标量映射为一个概率分布，其输出的每一个值范围在(0,1)。 大概就是将数据缩放到0-1的区间之内吧。 输出向量为[3,1,-3]，3代表类别1的分量；1代表类别2对应的分量；-3代表类别3对应的分量；经过图中的softmax函数的作用后，将其转化为[0.88,0.12,0]，它的意义是：这个输入样本被分到类别1的概率是0.88，被分成类别2的概率是0.12，然而被分成类别3的概率几乎为零。 softmax函数的公式： 白话： 就是先算一下三者之和，再分别用三者除..
CAFFE源码学习笔记之softmax_layer
sinat_22336563的博客
04-12 1796
一、前言 在全连接层之后，接着就是softmax层。softmax已经介绍过，是表征分类是该类的概率的大小。具体原理见logistic回归与softmax 所以，softmax layer输出的是原始的输入在每一个分类标签上的概率。 二、源码分析 1、成员变量 为什么设置outer_num_和inner_num_？ inner_num_实际该层输入的图像的尺寸，由于正常网络下，其输入为n
【darknet源码解析-21】softmax_layer.h 和 softmax_layer.c 解析
生活需要深度
07-30 525
* 其自身的误差项l.delta已经计算完成， 剩下要做的仅剩下利用自身的l.delta计算其上一层的误差项（完成大部分计算，还差乘以上一层激活函数关于其加权输入的导数值），// 调用axpy_cpu()函数的原因：因为softmax层的输出元素与上一层的输出元素存在一一对应的关系（由此可以看出softmax的stride取值为1是必然的，// 由当前softmax层的误差项l.delta计算上一层的误差项net.delta，调用的函数为axpy_cpu()，-log(p) : 0;
【darknet源码解析-20】yolo_layer.h 和 yolo_layer.c 源码解析
生活需要深度
07-30 404
/ 52*52的时候,mask=[6,7,8] 26*26的时候,mask=[3,4,5], 13*13的时候,mask=[0,1,2]index = entry_index(l, b, n*l.w*l.h, 4);// 统计正确的得分。
图像语义分割（一）
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qq_38622495的博客
09-08 1万+
Atrous Convolution能够保证这样的池化后的感受野不变，从而可以fine tune，同时也能保证输出的结果更加精细。 FCN-1
softmax layer_caffe详解之softmax层
weixin_39790760的博客
11-26 277
从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！softmax layersoftmax layer: 输出似然值layers { bottom: "cls3_fc" top: "prob" name: "prob" type: "softmax"}公式如下所示：softmax-loss layer：输出loss值layer { name: "loss" ty...
SoftmaxLayer
qq_38966867的博客
03-02 278
#include "caffe/layers/softmax_layer.hpp" #include <algorithm> #include <vector> #include "caffe/util/math_functions.hpp" namespace caffe { template <typename Dtype> void SoftmaxLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dt..
Caffe Prototxt 特殊层系列：Softmax Layer
Mingx9527
01-11 1230
// Message that stores parameters used by SoftmaxLayer, SoftmaxWithLossLayer message SoftmaxParameter { enum Engine { DEFAULT = 0; CAFFE = 1; CUDNN = 2; } optional Engine engine = 1 [default = DEFAULT...
Caffe 代码解读之 softmax layer
bailufeiyan的博客
03-13 8746
转自http://zhangliliang.com/2015/05/27/about-caffe-code-softmax-loss-layer/ 关于softmax回归 看过最清晰的关于softmax回归的文档来源自UFLDL，简单摘录如下。 softmax用于多分类问题，比如0-9的数字识别，共有10个输出，而且这10个输出的概率和加起来应该为1，所以可以用一个softmax操作归一
Pytorch softmax function / layer (函数 / 层)
weixin_45646640的博客
03-21 803
Pytorch softmax function / layer (函数 / 层)
生成一张cnn的结构图
03-27
<think>好的，用户想要生成卷积神经网络的架构图，并且询问如何用代码或工具来实现。首先，我需要回忆一下常见的生成CNN结构图的方法和工具。根据之前的知识库引用，用户提到了权重共享、特征图、卷积操作等概念，这些都是CNN的重要组成部分，所以在架构图中需要体现这些元素。 首先，用户可能需要一个直观的图示来展示CNN的层次结构，比如卷积层、池化层、全连接层等。常用的工具有哪些呢？我记得有几个Python库可以直接生成模型结构图，比如Keras的plot_model函数，需要配合Graphviz使用。还有第三方工具如Netron，可以可视化模型结构文件。另外，像TensorBoard这样的工具也能帮助可视化模型结构。 接下来，我需要考虑用户的技术背景。如果用户熟悉Python和深度学习框架，那么推荐使用代码生成的方式会更直接。例如，使用TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型，然后调用plot_model库生成图像。同时，用户可能需要安装Graphviz，并正确配置环境变量，这一点需要特别提醒，否则可能出错。 如果用户不太熟悉编程，或者需要快速生成示意图，可能更倾向于使用绘图工具。比如PPT、Visio、Draw.io等，这些工具虽然手动操作较多，但灵活性强，适合定制化需求。此外，在线的工具如NN-SVG可以自动生成神经网络结构图，可能更方便。 另外，引用中的内容提到特征图同一通道共享权重，这在架构图中可能需要通过标注或不同的颜色来表示，帮助用户理解权重共享的概念。同时，机器识别图像的分步骤过程，比如局部特征提取再到整体识别，这也应该在架构图中体现层次递进的结构。 还需要考虑用户是否需要生成学术论文级别的示意图，这时候可能需要更专业的工具，比如LaTeX的TikZ包，虽然学习曲线较陡，但效果精美。或者使用Adobe Illustrator进行后期美化，适合对图像质量要求高的场景。 最后，生成相关问题时要围绕用户的需求展开，可能涉及工具比较、代码示例、原理说明等。例如，不同工具的优缺点，如何可视化自定义的复杂网络，或者CNN各层的作用等。 总结下来，回答需要分步骤介绍多种方法，包括代码生成和工具绘制，并给出具体的示例代码和操作步骤，同时引用相关知识库中的内容来解释CNN的关键概念，确保回答真实可靠。此外，提醒用户注意环境配置和工具选择，根据自身需求选择合适的方法。</think>### 生成卷积神经网络架构图的方法 #### 方法一：使用代码生成（基于Keras/TensorFlow） 通过Python的`keras.utils.plot_model`函数可直接生成CNN结构图，需配合Graphviz工具实现。 1. **安装依赖库**： ```bash pip install tensorflow graphviz pydot ``` *注意：需单独安装Graphviz软件并配置系统环境变量*[^4]。 2. **示例代码**： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import plot_model model = Sequential([ Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)), MaxPooling2D((2,2)), Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), MaxPooling2D((2,2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) plot_model(model, to_file='cnn_architecture.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) ``` 此代码生成包含卷积层、池化层、全连接层的CNN架构图，并标注维度信息[^2][^3]。 #### 方法二：使用可视化工具 1. **Netron** - 支持直接打开模型文件（如`.h5`, `.pb`, `.onnx`），自动解析网络结构。 - 官网：https://netron.app/ 2. **NN-SVG** - 在线工具，手动调整层参数后生成矢量图（SVG格式）。 - 链接：http://alexlenail.me/NN-SVG/ 3. **PowerPoint/Visio** - 手动绘制示意图时，需体现权重共享、局部连接等特性，例如： - 卷积层用网格+滑动窗口表示 - 池化层用下采样箭头标注 - 全连接层用密集连线示意 #### 方法三：使用LaTeX绘制 通过TikZ包可生成高质量学术插图： ```latex \usepackage{tikz} \begin{document} \begin{tikzpicture} \node[draw] (conv) at (0,0) {Conv2D 3x3}; \node[draw] (pool) at (2,0) {MaxPool 2x2}; \draw[->] (conv) -- (pool); \end{tikzpicture} \end{document} ``` ---
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