torch.softmax函数和relu
时间: 2024-06-12 13:10:54 浏览: 20
torch.softmax函数和relu是深度学习中常用的激活函数。它们的作用不同,softmax函数通常用于多分类问题中,将输出转化为概率分布;而relu函数则常用于神经网络中,可以增强模型的非线性拟合能力。
具体来说,softmax函数将一个向量转化为概率分布,公式为:
$$
\text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^n e^{x_j}}
$$
其中 $x_i$ 表示向量中的第 $i$ 个元素,$n$ 表示向量的长度。softmax函数的输出是一个概率分布,所有元素的和为1。
而relu函数则是一个非线性函数,公式为:
$$
\text{ReLU}(x) = \max(0, x)
$$
当输入 $x$ 大于0时,输出为 $x$;当输入 $x$ 小于等于0时,输出为0。relu函数的作用是增强模型的非线性拟合能力,可以有效地解决梯度消失问题。
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