一张图说明softmax layer是什么

最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 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。
深度学习一些基础笔记
最新发布
2401_88476097的博客
06-15 919
均匀分布和正态分布可通过修改参数进行改进改进后的初始化方法能与网络结构更好结合均匀分布可调整起始值和终止值正态分布可调整均值和标准差构建神经网络层使用nn.Linear示例：3输入2输出的全连接层PyTorch默认使用Xavier正态分布初始化权重全零初始化：使用zero_方法，生成2×3全零矩阵全一初始化：使用ones_方法生成全1矩阵固定值初始化：通过constant方法指定数值（如100）正态分布初始化：采用normal方法，默认均值为0、方差为1。
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
03-21 802
Pytorch softmax function / layer (函数 / 层)
生成一张cnn的结构图
03-27
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...
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