Softmax 与 Sigmoid 的 异同

最新推荐文章于 2025-06-08 02:01:32 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zr7116/article/details/90733139
本文深入探讨了Softmax函数和Sigmoid函数在机器学习中的应用及其差异，解析两者在多分类与二分类任务中的作用，为理解激活函数提供关键洞察。

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

神经网络：Sigmoid 和 Softmax
XIAO_yux的博客
12-11 1533
Sigmoid 将输入值（logits）映射到 [0,1][0, 1] 的范围，用于表示每个独立事件的概率。Softmax 将一组输入值（logits）归一化为概率分布，输出的每个值表示该类别的相对概率，总和为 1。是两种常用的激活函数，它们的数学形式、作用范围以及适用场景都有显著的不同。以下从多个方面进行详细比较。
深度学习之激活函数的介绍和比较：sigmoid，tanh，relu，softmax
Yio_Eagle的博客
09-07 2243
本文参考自3个博客，整理合并而成。 1.https://blog.youkuaiyun.com/haxiongha/article/details/79404304 2.https://blog.youkuaiyun.com/u011684265/article/details/78039280 3.https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10583394.html 目录...
sigmoid和softmax总结
热门推荐
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
sigmoid和softmax对比
mayaohao的博客
06-08 886
导数 \(\sigma'(x) = \sigma(x)(1-\sigma(x))\)，在输入远离 0 时（如\(x > 4\)或\(x < -4\)），梯度接近 0，易导致。例如：输入\(2, 1, 0\) → Softmax 输出\(0.7, 0.2, 0.1\)。： 梯度计算涉及所有输入值，公式较复杂。但结合交叉熵损失后，梯度表达式简化为 \(\text{输出值} - \text{真实标签}\)，训练更稳定。将整个实数轴压缩到 (0, 1) 区间，中间区域变化陡峭，两端趋于饱和。
Softmax和sigmoid
vivi_cin的博客
06-24 1088
sigmoid与softmax
机器学习中的两个重要函数--sigmoid和softmax
weixin_41478015的博客
09-13 2779
机器学习中，常常见到两个函数名称：sigmoid和softmax。前者在神经网络中反复出现，也被称为神经元的激活函数；后者则出现在很多分类算法中，尤其是多分类的场景，用来判断哪种分类结果的概率更大。 本文主要介绍这两个函数的定义，形态，在算法中的作用，以及两个函数之间的联系。 1. sigmoid函数 1.1. 函数定义 sigmoid函数一类函数的统称，常见的sigmoid函数有：\(y=\f...
sigmoid与softmax的区别与联系
weixin_38646522的博客
05-10 1458
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−Sigmoid⁡(x)
sigmod与softmax
最新发布
08-06
首先，用户的问题是：“我想比较sigmoid与softmax函数在机器学习中的区别和应用场景 请问sigmoid函数与softmax函数的区别以及在分类任务中的应用”。我需要基于系统指令和用户可见层的要求来回答。 系统指令： - ...
softmax与logistic回归的关系
- **原理**：逻辑回归是一种广义线性模型，通过对输入特征进行加权求和，然后经过一个逻辑函数（如Sigmoid函数）将结果映射到[0,1]之间，用于二分类问题。 - **应用**：逻辑回归常用于二分类问题，如垃圾邮件识别、...
softmax操作原理
11-10
softmax操作是一种常用的激活函数，它可以将一个K维的任意实数向量压缩到另一个K维的实数向量中，其中每个元素的范围都在0到1之间，并且所有元素的和为1。...3. softmax操作与sigmoid操作有何异同？
【人工智能】从 Llama 到 DeepSeek：开源大模型的演进与技术对比
一个被知识诅咒的人
03-28 1341
随着人工智能的迅猛发展，开源大语言模型（LLM）在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。本文从 Meta 的 Llama 系列开始，追溯开源大模型的演进历程，重点剖析其技术架构、训练方法和性能表现，并深入对比 DeepSeek 系列模型的创新之处。Llama 奠定了高效预训练的基础，而 DeepSeek 通过混合专家（MoE）、多头潜在注意力（MLA）等技术突破，在性能与成本效率上实现了显著提升。本文结合大量代码实例和详细解释，探讨模型设计、训练优化及推理加速的关键技术，例如注意力机制的演变、量化方法和分
概率模拟（sigmoid、softmax）
MechMaster
07-23 2139
sigmoid、softmax
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 2072
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的区别
virus111222的博客
03-20 1520
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。
详解softmax和sigmoid
CFH1021的博客
03-13 3944
详解softmax和sigmoid激活函数简介softmax函数softmax函数的性质softmax函数的使用softmax的实现代码python实现softmax函数图像sigmoid函数sigmoid函数的性质sigmoid函数的使用sigmoid的实现代码python实现sigmoid函数绘图softmax和sigmoid的对比 激活函数简介 从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对s...
一文详解Softmax与Sigmoid函数
qq_60865111的博客
03-23 3276
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。
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和softmax函数
qq_38088689的博客
02-08 458
激活函数sigmoid和softmax
softmax、以及与sigmoid的比较
weixin_44059001的博客
10-12 646
softmax是什么？ softmax用于多分类过程中，将多个神经元的输出，映射到(0,1)范围内，且这些映射值的总和为1，相当于概率值。 假设某神经网络输出层，共有个元素，其中第i个元素值为，则该元素对应的softmax值为： softmax与sigmoid的区别： sigmoid函数会分别处理各个原始输出值，因此其结果相互独立，概率总和不一定为1 softmax函数的输出值相互关联，其概率的总和始终为1，因此，在softmax函数中，为增大某一类别的概率，其他类别的概率必须相应减少 所以
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