全连接层 softmax 作用

全连接层是神经网络中的一种常见层，用于将输入数据与权重连接并应用激活函数进行计算。而softmax函数通常应用在全连接层的最后一层，其作用是将神经网络输出转化为概率分布。
softmax函数能够将神经网络输出的原始数值转化为概率分布，使得每个输出的值都在0到1之间，并且所有输出的概率和为1。这样可以很好地表示输出值与不同类别的概率关系，从而可以用于多分类问题的预测。
在神经网络中，全连接层通常在隐藏层中进行特征的提取和表示学习，而最后一层的全连接层通常应用softmax函数，将最后一层输出的原始数值转化为概率分布，这样可以得到每个类别的概率预测值，从而进行分类任务的预测。
通过应用softmax函数，我们可以实现对于多分类问题的概率预测，并选择最大概率对应的类别作为最终的预测输出。因此，全连接层softmax函数的作用是将神经网络输出转化为概率分布，用于多分类问题的预测。

相关问题

全连接层和softmax

全连接层和Softmax是深度学习中常用的两种技术。

全连接层（fully connected layer）是神经网络中的一种基本层类型。它的作用是将前一层的所有神经元与当前层的所有神经元相连。在全连接层中，每个神经元都与前一层的每个神经元有权重连接，并通过激活函数来计算输出。全连接层可以帮助神经网络学习到输入数据中的复杂模式和特征。

而Softmax是一种用于多类别分类问题的激活函数。它可以将神经网络输出的得分值转化为概率值，表示每个类别的概率。Softmax函数的公式将每个得分值进行指数运算，并将指数运算的结果除以所有分类的指数运算结果的总和。这样可以确保所有分类的概率加在一起等于1，即100%。Softmax函数的输出可以用于判断输入数据属于每个类别的概率。

全连接层和Softmax函数通常一起使用，特别是在深度学习的分类任务中。全连接层负责将输入数据映射到具有更高维度的特征空间，而Softmax函数则将这些特征转化为概率，从而实现分类任务。通过使用全连接层和Softmax函数，神经网络可以学习到更复杂的模式和特征，并且输出结果更具有解释性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [resnet(4)------全连接层与softmax](https://blog.csdn.net/skyllerone/article/details/128266409)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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全连接层和softmax函数的关系

全连接层和softmax函数是深度学习神经网络中常用的两个组件，通常会在神经网络的最后一层使用softmax函数来进行分类。

全连接层是神经网络中的一种常见层，其作用是将输入数据与权重矩阵相乘，并加上偏置项，输出一个新的向量。全连接层通常会使用激活函数来增加网络的非线性性。

而softmax函数是一种常用的概率函数，其能够将一个向量转化为概率分布。在神经网络中，softmax函数通常用于分类任务的最后一层，将全连接层的输出转化为类别概率分布。

因此，全连接层和softmax函数通常是联合使用的，全连接层用于提取特征，softmax函数用于将特征转换为概率分布。