softmax和sigmod的区别
时间: 2024-04-01 08:16:16 浏览: 15
softmax和sigmoid是两种常见的激活函数,二者的区别在于它们的输出范围和作用对象不同。sigmoid函数的输出范围为0到1,主要用于二分类问题;而softmax函数的输出范围为多个类别(或维度)的概率分布,主要用于多分类问题。另外,softmax函数满足归一化条件,即输出的概率之和为1,而sigmoid函数则没有这个性质。
相关问题
sigmod和softmax
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]
[ .reference_list ]
gumbel softmax和softmax区别
Gumbel Softmax和Softmax都是用于多分类问题的概率分布函数,它们的区别在于Gumbel Softmax使用了Gumbel-Max Trick来进行采样,从而使得模型可以进行端到端的训练。具体来说,Gumbel Softmax是通过对Softmax函数的输出进行Gumbel分布采样得到的,而Softmax则是直接对输出进行归一化得到的。因此,Gumbel Softmax可以看作是Softmax的一种扩展形式。
下面是一个使用Gumbel Softmax进行多分类的例子:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 定义一个三分类问题
num_classes = 3
# 定义一个简单的神经网络
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 20)
self.fc2 = torch.nn.Linear(20, num_classes)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义一个Gumbel Softmax采样函数
def gumbel_softmax(logits, temperature=1):
u = torch.rand(logits.size())
g = -torch.log(-torch.log(u + 1e-20) + 1e-20)
y = logits + g * temperature
return F.softmax(y, dim=-1)
# 初始化模型和优化器
net = Net()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters())
# 训练模型
for i in range(1000):
# 生成随机数据
x = torch.randn(10)
y = torch.randint(num_classes, size=(1,)).squeeze()
# 前向传播
logits = net(x)
y_pred = gumbel_softmax(logits, temperature=0.5)
# 计算损失函数
loss = F.cross_entropy(y_pred.unsqueeze(0), y.unsqueeze(0))
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试模型
x = torch.randn(10)
logits = net(x)
y_pred = gumbel_softmax(logits, temperature=0.5)
print(y_pred)
```
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