softmax激活函数的具体输入
时间: 2023-11-26 14:14:04 浏览: 63
关于tensorflow softmax函数用法解析
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softmax激活函数的具体输入一般是一个向量,通常是神经网络的输出。这个向量可以表示某个样本属于不同类别的概率分布。例如,如果有一个向量[1, 2, 3]作为输入,经过softmax激活函数处理后,输出的向量将是[0.09003057, 0.24472847, 0.66524096]。其中,每个元素表示该样本属于对应类别的概率。在计算softmax函数时,需要先对输入向量中的每个元素进行指数运算,然后对所有元素求和,最后将每个元素除以总和以得到概率分布。
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