代码实现softmax
时间: 2024-10-30 09:04:48 浏览: 16
AmSoftmax pytorch实现代码
Softmax函数常用于多分类任务中,它将一组数值转换成概率分布,每个值都在0到1之间且所有值之和等于1。在深度学习中,特别是在神经网络的最后一层作为输出层时,会用到softmax来得到各个类别的预测概率。
以下是Python中使用NumPy库实现softmax函数的一个例子:
```python
import numpy as np
def softmax(x):
# 计算exponent部分
exp_x = np.exp(x - np.max(x, axis=1, keepdims=True))
# 归一化,使得所有元素之和为1
return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)
# 示例输入
input_array = np.array([[2, 5, 1], [4, 3, 6]])
softmax_output = softmax(input_array)
```
在这个例子中,`softmax`函数首先对输入数组`x`的每个元素取指数,然后减去最大值以避免数值溢出,并防止较大的数值压倒较小的数值。最后,通过归一化每一行的总和为1,得到最终的概率分布。
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