sigmod和softmax
时间: 2023-11-20 11:51:13 浏览: 49
Sigmoid和Softmax是两种常用的激活函数。Sigmoid函数将输入值映射到0和1之间的连续范围内,常用于二分类问题。而Softmax函数将输入值映射到0和1之间的连续范围内,并且保证所有输出值的和为1,常用于多分类问题。
Sigmoid函数的导数可以用于反向传播算法中的梯度计算,而tanh函数的导数可以用于梯度消失问题的缓解。Softmax函数的导数可以用于多分类问题中的梯度计算。
从另一个角度来看,Softmax函数可以被解释为arg max的一种平滑近似。它将arg max操作中的one-hot向量输出进行平滑处理,将最大值对应的1按照输入元素值的大小分配给其他位置。此外,Softmax函数还可以用于产生一个概率分布,使所有的值之和为1,适用于多标签分类问题。
总结来说,Sigmoid函数适用于二分类问题,Softmax函数适用于多分类问题,并且可以用于平滑近似和产生概率分布。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Sigmoid 与 Softmax 的区别](https://blog.csdn.net/HLBoy_happy/article/details/118607636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Sigmoid函数与Softmax函数的理解](https://blog.csdn.net/qq_41251235/article/details/114887481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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