softmax原理和优点
时间: 2023-11-21 09:51:29 浏览: 85
softmax算法的理解
softmax是一种常用的分类器,它可以将一个向量映射到一个概率分布上。具体来说,softmax函数可以将一个K维的向量z转换为一个K维的概率分布y,其中每个元素y_i表示z属于第i类的概率。softmax函数的公式如下:
y_i = e^(z_i) / sum(e^(z_j)) (j=1,2,...,K)
其中,e表示自然常数,z_i表示向量z的第i个元素。
softmax函数的优点在于它可以将任意实数向量映射到一个概率分布上,因此可以用于分类问题。此外,softmax函数具有可导性,因此可以使用反向传播算法进行训练。
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