softmax层存在的问题

softmax函数常用于多分类神经网络的最后一层，它将每个输入向量转换为概率分布，使得所有元素之和为1，适用于做类别预测任务。然而，softmax层存在以下几个问题：

1. **梯度消失**：当类别数很多（如超过几十甚至几百）时，远离softmax激活中心的类别其对应的导数值非常小，导致深层网络的训练过程困难，特别是对于那些权重较小的边，梯度会迅速衰减。

2. **计算效率**：softmax函数需要对所有类别分别求exp然后除以总和，对于大规模数据集和高维度特征，这可能导致性能瓶颈，尤其是在线学习场景下。

3. **非确定性**：softmax函数对预测结果的贡献是线性的，这意味着如果有两个类别具有相近的分数，模型无法明确指出哪一个更好，只是更倾向于概率较大的那个。

4. **过拟合风险**：softmax作为回归到概率空间的函数，有时可能会过于关注少数类别而忽略其他类别，如果样本不平衡，容易导致过拟合。

相关问题

二分类softmax

二分类softmax是指在二分类问题中使用softmax回归模型。在二分类问题中，类标签可以取两个值。当类别数k=2时，softmax回归就退化为logistic回归。在二分类softmax中，最后一层全连接层的神经元个数为2，因为softmax函数将目标分类为两类。这与使用Sigmoid函数的二分类问题不同，Sigmoid函数只有一个目标类和一个背景类。因此，二分类softmax和Sigmoid函数在神经元个数和分类方式上存在差异。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【机器学习笔记2.5】用Softmax回归做二分类（Tensorflow实现）](https://blog.csdn.net/u011362297/article/details/87541051)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [二分类、多分类、多标签、softmax、sigmoid、pytorch实现](https://blog.csdn.net/jzlin1997/article/details/110048060)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [二分类情况下sigmoid函数和softmax函数区别](https://blog.csdn.net/qq_37006625/article/details/128221584)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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softmax和Bp

Softmax和BP（Back Propagation）是神经网络中常用的两个概念。

Softmax是一种激活函数，通常用于多分类问题的输出层。它能够将神经网络的输出转化为各个类别的概率分布，使得输出的概率总和为1。在MNIST手写字符识别中，使用Softmax函数可以将神经网络的输出转化为每个数字的概率分布，从而判断出最有可能的数字。

BP（Back Propagation）是一种训练神经网络的方法。它基于梯度下降算法，通过不断调整网络中的权重和阈值，来使得网络的输出尽可能地接近真实标签。BP算法通过反向传播误差，将误差逐层地传递回网络的每一个神经元，并利用梯度来更新网络的参数。然而，BP算法也存在一些不足之处。由于参数较多，每次更新都需要计算大量的梯度，导致收敛速度较慢，并且容易陷入局部最小值而不是全局最小值。

综上所述，Softmax是一种用于多分类问题输出层的激活函数，而BP是一种训练神经网络的方法。在MNIST手写字符识别中，常使用两层BP神经网络结构，并结合Softmax函数作为输出层的激活函数，来实现对手写字符的识别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [dropout_and_minibatch.rar_BP softmax_dropout_dropout softmax_dro](https://download.csdn.net/download/weixin_42662171/86205119)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [NLP NLP到Word2vec实战班 LR softmax and BP reference.txt](https://download.csdn.net/download/weixin_41429382/87435521)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [【机器学习】BP & softmax求导](https://blog.csdn.net/apk6909/article/details/101929408)[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: 33.333333333333336%"]
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