sigmoid和softmax的区别?

sigmoid函数和softmax函数都是常用的激活函数，但它们的应用场景和计算方式有所不同。

sigmoid函数是一种将输入值映射到0到1之间的函数，常用于二分类问题中。它的输出值可以看作是输入值为正例的概率。sigmoid函数的计算公式为：f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。

softmax函数是一种将输入值映射到概率分布上的函数，常用于多分类问题中。它的输出值可以看作是输入值属于每个类别的概率。softmax函数的计算公式为：f(x) = exp(x) / sum(exp(x))。

因此，sigmoid函数和softmax函数的主要区别在于应用场景和计算方式。sigmoid函数适用于二分类问题，而softmax函数适用于多分类问题。sigmoid函数的输出值是一个0到1之间的实数，而softmax函数的输出值是一个概率分布。