softmax和sigmoid区别

。Hi，关于你的问题，softmax 函数和 sigmoid 函数都是常用于神经网络中的激活函数。它们的作用是将神经元的输出转换为概率值。

Sigmoid 函数的输出范围在 0 到 1 之间，所以它常用于二分类问题。而 softmax 函数的输出范围也在 0 到 1 之间，但它可以处理多分类问题。

sigmoid 函数的表达式为：f(x) = 1 / (1 + exp(-x))

softmax 函数的表达式为：f(xi) = exp(xi) / ∑j(exp(xj))

希望这个回答能够解答你的问题。

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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