softmax和sigmoid差别
时间: 2023-09-24 21:07:02 浏览: 152
softmax和sigmoid都是一种常见的激活函数,用于神经网络的输出层。它们的主要区别在于它们的输出不同。
sigmoid函数输出的是0到1之间的实数,可以将其看作是二分类问题中输出的概率值。它在神经网络中被广泛应用于二分类任务和多标签分类任务。
softmax函数输出的是一个概率分布,可以将其看作是多分类问题中输出的概率分布。它在神经网络中被广泛应用于多分类任务。
另外,从数学上来说,softmax函数是sigmoid函数的扩展,可以处理多分类问题。softmax函数的公式为:
![softmax公式](https://cdn.jsdelivr.net/gh/wangsrGit119/wangsrPicBed/Pic/softmax_formula.png)
其中,e表示自然常数(2.71828),zi表示第i个类别的得分(或称为logits),K表示类别总数,pi表示第i个类别的概率。softmax函数将每个类别的得分zi转化为对应的概率pi,使得所有类别的概率之和为1。
相关问题
softmax relue sigmoid 区别
softmax、relu和sigmoid是常用的激活函数,它们在神经网络中起到非线性映射的作用,用于增加模型的表达能力。它们的区别如下:
1. Softmax函数:
Softmax函数常用于多分类问题,将输入的实数向量转化为概率分布。它的输出是一个概率向量,其中每个元素表示对应类别的概率。Softmax函数的公式如下:
![softmax](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4e3b8a7e6f0d2e9a5e8c6f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e2b8f3d7a0b8f4e
softmax 和 sigmoid
Softmax和Sigmoid都是激活函数,常用于神经网络的最后一层,用于将输出转换为概率值。
Softmax函数将输入向量的每个元素进行指数运算,然后将结果归一化为概率分布。它适用于多类别的分类问题,输出的每个元素表示该类别的概率。Softmax函数的特点是所有输出的概率之和为1。
Sigmoid函数将输入值映射到一个范围在0到1之间的概率值。它适用于二分类问题,输出的值可以被解释为正类别的概率。Sigmoid函数的特点是输出的概率在0和1之间。
Softmax函数适用于多类别互斥的问题,需要选择其中一个类别作为输出。而Sigmoid函数适用于二分类问题,可以选择多个类别作为输出。
总结来说,Softmax适用于多类别分类问题,Sigmoid适用于二分类问题。它们的区别在于输出的形式和适用的问题类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别](https://blog.csdn.net/weixin_47872288/article/details/127301342)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Softmax和sigmoid](https://blog.csdn.net/vivi_cin/article/details/131368065)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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