激活函数（2）Softmax激活函数

最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 发布 · 2.8k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了Softmax激活函数在多分类问题中的应用。Softmax函数能够将神经网络的输出转换为概率分布，便于理解和解释。通过示例和Numpy代码演示了Softmax的计算过程，有助于读者掌握其工作原理。

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

Softmax激活函数

softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解。

假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是：

具体示例如下图：

使用Numpy可以对softmax的计算过程表示如下： 

 

经过softmax层的输出，可以直观地选择输出相对概率最大的类别作为最后的输出类别； 

激活函数之softmax函数
weixin_45590490的博客
04-23 6117
softmax函数 分类问题中使用的 softmax 函数可以用下面的式表示： exp(x ) 是表示 ex 的指数函数（e 是纳皮尔常数 2.7182 …）。式（3.10）表示假设输出层共有 n 个神经元，计算第 k 个神经元的输出 yk 。如式（3.10）所示，softmax 函数的分子是输入信号 ak 的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 import numpy as np def softmax(x): exp_a = np.exp(x) sum_exp_a =np
激活函数：sigmoid、softmax、Relu
weixin_45366750的博客
09-22 3349
一、目标 希望识别正确的概率越大越好，与其他类的差别越大越好。 概率的表示用softmax函数。 概率的差别的表示用交叉熵。
深度学习一些基础笔记
最新发布
2401_88476097的博客
06-15 1050
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。
【机器学习】激活函数（Softmax）
fzy2003的博客
09-13 3500
Softmax 是一种常用于多分类任务的激活函数，其作用是将未归一化的输出向量转换为概率分布，使每个类别的概率值介于 0 到 1 之间，且所有类别的概率和为 1。在卷积神经网络（CNN）中，Softmax 通常用于最后一层，处理多分类问题。通过将全连接层的输出（各类别的“原始分数”）经过 Softmax 转换为概率，可以直观地确定模型对每个类别的信心。例如，在手写数字识别任务中，Softmax 的输出概率可用于确定模型对数字类别的预测结果。
softmax激活函数
thy0000的博客
10-14 1万+
Softmax激活函数是一种用于多类别分类问题的激活函数，通常用于神经网络的输出层。它将原始分数（也称为logits）转换为表示概率分布的数值，使得每个类别的概率值都在0和1之间，并且所有类别的概率之和等于1。这使得它适用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。Softmax函数的数学定义如下：对于给定的原始分数（logits）z = [z1, z2, …, zn]，Softmax函数将这些分数转换为概率分布p = [p1, p2, …, pn]
softmax 激活函数
SYP___
03-05 2606
目录 softmax函数 softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示 softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（
softmax激活函数理解
qq_43460068的博客
11-19 1201
这篇讲的非常详细易懂！
【漫话机器学习系列】146.Softmax 激活函数（Softmax Activation Function）
IT古董
03-18 2136
Softmax 函数（Softmax Activation Function）是一种常用于多分类任务的激活函数，广泛应用于机器学习和深度学习模型，特别是在神经网络的输出层。它的主要作用是将输入的多个实数值转换为 0 到 1 之间的概率分布，使得输出的所有数值之和等于 1，从而可以用作分类任务的概率预测。Softmax 作为一种重要的激活函数，广泛应用于神经网络的多分类任务中。它的指数特性可以放大数值之间的差异，使得类别之间的区分更加明显，同时归一化操作确保所有输出值形成一个有效的概率分布。
神经网络中的激活函数——Softmax函数
Seu_Jason的博客
06-06 2342
本文介绍了Softmax函数
1075-极智开发-解读激活函数之Softmax及示例代码
01-21
1075_极智开发_解读激活函数之Softmax及示例代码
归一化网络的激活函数和SoftMax回归
ZSK的博客
06-10 561
（2）限制了在前面层的参数更新会影响数值分布的程度，减少了输入值改变的问题，使其变得更稳定，增加每层网络独立学习能力，使得神经网络后面的层就会有更坚实的基础，从而更好应对输入数据的改变。的作用在于使隐藏单元值的均值和方差标准化，有固定的均值和方差，通过限制了隐藏单元值随机化的程度，使其更加具有代表性，从而从而可以加速训练速度。Batch归一化，不只适用输入层，对于任意一个隐藏层都使用，归一化隐藏层的输入特征，使其分布更加均匀，从而可以加速训练速度。对于隐藏层的输入特征，先用归一化，再使用激活函数。
机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数
热门推荐
冯·诺依曼
10-06 12万+
Softmax函数是用于多类分类问题的激活函数，在多类分类问题中，超过两个类标签则需要类成员关系。对于长度为KKK的任意实向量，Softmax函数可以将其压缩为长度为KKK，值在[0,1][0,1][0,1]范围内，并且向量中元素的总和为1的实向量。 Softmax(x)=exi∑iexi\text{Softmax}(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_ie^{x_i}}Softmax(x)=∑i​exi​exi​​ Softmax函数与正常的max函数不同：max函数仅输出最大值，但Softma
深度学习笔记:详解Softmax激活函数
weixin_53765658的博客
02-22 5104
欢迎Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。 Softmax Softmax激活函数是一种向量激活函数，主要应用于神经网络的末端，将向量或原始输出转换为概率分布，其中输出元素总和为1。但是，它也可以像前面讨论过的其他激活函数一样应用在神经网络的中间。 Softmax前向方程 给定一个CCC维输入向量ZZZ，其第mmm个元素表示为zmz_mzm​，softmax.forwar
学习笔记6：激活函数之Softmax
Softdiamonds的博客
04-27 2万+
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解。假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是：具体示例如下图：softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，...
激活函数---softmax
xys430381_1的专栏
12-20 491
softmax 小白都能看懂的softmax详解 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/82320853
机器学习算法篇：谈Softmax激活函数以及Softmax回归和Logistic回归关系
【AI机器学习与知识图谱】的博客
11-05 4256
一、神经网络中的Softmax函数 1、Softmax函数定义 Softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，将输出层的值通过激活函数映射到0-1区间，将神经元输出构造成概率分布，用于多分类问题中，Softmax激活函数映射值越大，则真实类别可能性越大，下面先给出Softmax函数计算公式： aj= ezj∑kezk a_{j} = \ \frac{e^{z_{j}}}{\sum...
从零开始大模型开发与微调：Softmax激活函数
AI大模型应用之禅
12-10 989
大模型开发, 微调, Softmax激活函数, 激活函数, 神经网络, 概率分布, 分类任务 1. 背景介绍 近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了突破性进展，其核心驱动力是大型语言模型（LLM）的快速发展。这些模型拥有数十亿甚至数千亿的参数，能够处理海量数据，学习复
激活函数（Relu，sigmoid，Tanh，softmax）详解
m0_53675977的博客
12-10 3万+
总结了常用的激活函数，如何在工程实践中合理选择激活函数。
softmax激活函数与softmax损失函数
weixin_44646187的博客
08-27 4959
解决办法是先对每个元素进行指数操作，全部转换为正数，然后再用刚才的方法得到每个类别的概率。softmax 函数将每个单元的输出压缩到 0 和 1 之间，是标准化输出，输出之和等于 1。在二分类任务中，输出层使用的激活函数为 sigmoid，而对于多分类的情况，就需要用到softmax 激活函数给每个类都分配一个概率。多分类的情况下，神经网络的输出是一个长度为类别数量的向量，比如输出是(1,1,2)，为了计算概率，可以将其中的每个除以三者之和，得到 (0.25, 0.25, 0.5)。...
极智AI笔记：手写C++实现softmax激活函数
资源摘要信息:"0083-极智AI-解读C++手写softmax激活函数-个人笔记" 在人工智能领域，激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它负责为神经元引入非线性因素，从而帮助网络学习和模拟复杂的函数映射。Softmax函数...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JoannaJuanCV

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值