softmax的输出是什么样的

softmax函数是一种常用的激活函数，它将一个K维的向量$z$归一化为一个概率分布，使得每个元素的取值范围都在0到1之间，并且所有元素的和为1。softmax函数的输出是一个K维的向量$\hat{y}$，其中第$i$个元素表示样本属于第$i$个类别的概率，数学表达式如下：
$$
\hat{y_i} = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{z_j}}
$$
其中，$z$是一个K维的向量，$e$表示自然对数的底数。可以看出，softmax的输出是一个概率分布，和为1，且每个元素的取值范围在0到1之间，可以用来表示分类问题中每个类别的概率。

相关问题

训练好的模型做多分类,预测的结果要做softmax吗，做完结果值是什么样的

是的，训练好的模型在做多分类预测时一般需要对输出进行softmax操作，以得到每个类别的概率分布。经过softmax操作后，输出的结果是一个概率分布向量，其中每个元素表示属于对应类别的概率，所有元素之和为1。例如，如果有3个类别，经过softmax操作后输出的结果可能是[0.2, 0.5, 0.3]，表示第一个类别的概率为0.2，第二个类别的概率为0.5，第三个类别的概率为0.3。

两层神经网络的结构是什么样的

两层神经网络的结构如下：

输入层：该层接受输入数据，每个输入节点对应数据的一个特征。在这段代码中，输入大小为784，对应于MNIST数据集中的28x28像素图像展开后的特征向量。

隐藏层：该层是网络中间的一层，用于学习输入数据的特征表示。隐藏层的大小是可调整的超参数，这段代码中设置为50个隐藏节点。

输出层：该层是网络的最后一层，用于输出最终的预测结果。输出层的大小取决于任务的类别数量，在这段代码中为10，对应于MNIST数据集中的10个数字类别。

这个两层神经网络采用全连接（全连接层）的结构，即每个节点都与前一层的所有节点相连接。隐藏层和输出层之间通过激活函数（例如ReLU、Sigmoid或Softmax）进行非线性映射。

网络的参数包括两个权重矩阵W1和W2，以及两个偏置向量b1和b2。这些参数需要通过训练过程进行学习和更新，以使网络能够正确地对输入数据进行分类。

请注意，这只是一个简单的示例网络结构，实际应用中可能会使用更复杂的网络结构和更多的隐藏层。