softmax与sigmoid函数区别
时间: 2023-04-21 07:05:27 浏览: 151
藏经阁-Softmax Function Vs Sigmoid Fu.pdf
softmax函数和sigmoid函数都是常用的激活函数。
- softmax函数常用于多分类问题中,它能将任意K维的输入向量变成K维的概率分布向量,每一维都在(0,1)之间并且和为1。
- sigmoid函数常用于二分类问题中,它能将任意实数输入映射到(0,1)之间,可以看做是一种“概率”。
总的来说,Softmax 和 Sigmoid 函数的主要区别在于它们适用的问题不同,Softmax 更适用于多分类问题,而 Sigmoid 更适用于二分类问题。
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