softmax分类器工作原理

softmax分类器是一种激活函数，其目标是将输出的多个数值转换为多个分类结果的概率。它的工作原理如下：

1. 首先，softmax分类器接收到来自上一层神经网络的输出。这个输出是一个包含多个数值的向量。

2. 然后，softmax分类器对这个向量中的每个数值进行指数运算，使其变得非负。

3. 接着，softmax分类器对指数运算后的结果进行归一化处理。它将每个数值除以所有数值的和，使得它们的总和等于1。这样就得到了每个数值对应的分类结果的概率。

4. 最后，根据概率的大小，softmax分类器将输入的数值分配给相应的分类结果。

需要注意的是，在使用softmax分类器时，最后一层不再使用其他激活函数，因为softmax函数已经能够将输出转换为概率。保证上一层的输出与下一层的输入数值相同，以确保数据的连续性和一致性。

总结起来，softmax分类器通过对输入进行指数运算和归一化处理，将多个数值转换为对应分类结果的概率。这样可以方便地对多分类问题进行建模和预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【分类器 Softmax-Classifier softmax数学原理与源码详解 深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人（8/10）】](https://blog.csdn.net/qq_43649786/article/details/126897157)[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: 100%"]
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