softmax的功能
时间: 2023-10-20 12:32:19 浏览: 45
softmax函数的功能是将一个向量转化为概率分布。它接收一个向量作为输入,对每个元素进行指数运算,然后将指数结果进行归一化处理,使得所有元素的和等于1。这样处理后的向量可以看作是一个概率分布,用于表示每个元素的概率大小。
在分类任务中,softmax函数通常用于将输出层的线性运算结果转化为各个类别的概率。它可以将线性运算结果映射为概率分布,使得每个类别的预测概率可以直观地表示出来。这样,在进行多分类问题时,我们可以选择概率最高的类别作为最终的预测结果。
需要注意的是,在一些深度学习框架中,比如PyTorch,softmax函数已经集成在交叉熵损失函数中。因此,在选择交叉熵作为损失函数时,不需要额外添加softmax层,框架会自动处理softmax的计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [神经网络之softmax(作用,工作原理【示例说明】,损失计算)](https://blog.csdn.net/m0_45267220/article/details/129399964)[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%"]
- *2* [深度学习笔记03——浅析Softmax作用](https://blog.csdn.net/qq_44755696/article/details/124477425)[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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