softmax实现MNIST分类
时间: 2024-04-20 12:21:22 浏览: 14
Softmax是一种常用的分类函数,用于将输入的向量转化为概率分布。在MNIST分类任务中,Softmax函数可以用来将神经网络的输出转化为对每个类别的概率预测。
实现MNIST分类任务时,可以按照以下步骤使用Softmax函数:
1. 首先,需要构建一个神经网络模型,通常使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)来实现。模型的结构可以包括多个隐藏层和一个输出层。
2. 在输出层之前,添加一个全连接层,该层的输出维度与类别数量相同。个全连接层的输出被称为logits。
3. 将logits输入到Softmax函数中,Softmax函数会对logits进行指数运算,并将结果归一化为概率分布。具体计算公式如下:
![softmax_formula](https://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Ctext%7Bsoftmax%7D%28x%29_i%20%3D%20%5Cfrac%7Be%5E%7Bx_i%7D%7D%7B%5Csum_j%20e%5E%7Bx_j%7D%7D)
其中,![softmax_formula](https://latex.codecogs.com/gif.latex?x_i)表示logits中第i个元素的值,![softmax_formula](https://latex.codecogs.com/gif.latex?%5Ctext%7Bsoftmax%7D%28x%29_i)表示Softmax函数的输出中第i个元素的值。
4. Softmax函数的输出即为对每个类别的概率预测,可以选择概率最大的类别作为最终的分类结果。