softmin softmean softmax softacc
时间: 2023-09-02 20:08:19 浏览: 112
Softmin、Softmax和Softmean是三种常用的激活函数,它们通常被用于对模型的输出层进行处理,将输出值转化为概率分布。
Softmax函数将N维向量映射到(0,1)区间内,并且各个元素的和为1,常用于多分类问题中。Softmax函数的数学表达式为:
$$softmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^N e^{x_j}}$$
其中,$x_i$是输入向量中的第$i$个元素,$N$是向量的长度。
Softmin函数和Softmax函数十分相似,不同之处在于Softmin函数将N维向量映射到(0,1)区间内,并且各个元素的和仍为1,但是它会使得概率分布更加平滑。Softmin函数的数学表达式为:
$$softmin(x_i) = \frac{e^{-x_i}}{\sum_{j=1}^N e^{-x_j}}$$
Softmean函数是对Softmax函数的一种改进,它不仅将N维向量映射到(0,1)区间内,并且各个元素的和为1,而且还能够降低模型的过拟合问题。Softmean函数的数学表达式为:
$$softmean(x_i) = \frac{e^{x_i/T}}{\sum_{j=1}^N e^{x_j/T}}$$
其中,$T$是一个温度参数,通常取值为1。
Softacc是一种常见的损失函数,它用于对分类问题中的模型进行训练。与准确率不同,Softacc考虑了每个类别的预测概率,并将其作为权重进行计算。Softacc的数学表达式为:
$$Softacc = \sum_{i=1}^N \frac{y_i p_i}{\sum_{j=1}^N y_j p_j}$$
其中,$y_i$是真实标签的第$i$个元素,$p_i$是预测概率的第$i$个元素,$N$是类别的数量。