卷积神经网络softmax

卷积神经网络中的softmax函数是一种常用的激活函数，用于将神经网络的输出转化为概率分布。softmax函数可以将任意实数向量转化为概率分布向量，使得各个元素的取值范围在0到1之间，并且所有元素的和为1。在卷积神经网络中，softmax函数通常被用于最后一层的全连接层，将网络的输出转化为类别概率分布。

通过softmax函数，卷积神经网络可以根据输入图像的特征，计算出每个类别的概率值，从而实现图像分类的任务。softmax函数的输入是一个向量，其中每个元素表示对应类别的得分或激活值。softmax函数通过对输入向量中的每个元素进行指数运算和归一化，得到每个类别的概率值。概率值大的类别被认为是预测结果。

在训练过程中，卷积神经网络通过比较softmax函数输出的概率分布与真实标签的分布，计算出模型的损失值。常用的损失函数包括交叉熵损失函数。交叉熵损失函数可以衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异，从而指导模型的参数更新。

总结来说，softmax函数在卷积神经网络中起到将网络的输出转化为概率分布的作用，帮助实现图像分类的任务。同时，交叉熵损失函数可以用来衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习—卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）](https://blog.csdn.net/qq_28505705/article/details/102944765)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的详细讲解 简单明了](https://blog.csdn.net/weixin_42713739/article/details/103203743)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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