深度学习中Softmax与Sigmoid函数的区别
需积分: 5 184 浏览量
更新于2024-08-03
收藏 877KB PDF 举报
"这篇文档是关于Softmax函数与Sigmoid函数的对比,主要讨论了两者在逻辑回归模型中计算概率时的区别,以及在深度学习和其他领域中的应用差异。作者Saimadhu Polamuri在2017年3月7日发表此文章,指出虽然这两个函数在功能上都是为了预测目标类别,但在数学性质和实际应用中有显著的不同。"
Softmax函数和Sigmoid函数是机器学习和神经网络中常见的激活函数,它们都用于将连续数值转化为概率分布。然而,它们有各自的特点和适用场景。
Sigmoid函数,也称为Logistic函数,是一个S型曲线,输出值域在0到1之间,可以看作是某一事件发生的概率。它常用于二分类问题,将输入值映射到0到1之间,使得输出值接近0或1表示分别对应负类或正类。Sigmoid的输出可以解释为对某类别的信念度,但当输入值较大或较小时,梯度会接近于0,导致在训练深度网络时可能会出现梯度消失的问题。
相比之下,Softmax函数是Sigmoid函数的扩展,适用于多分类问题。它会将多个独立的Sigmoid输出归一化,形成一个概率分布,确保所有类别的概率和为1。每个类别的概率反映了该样本属于该类的可能性。Softmax函数通常用在多分类的输出层,如神经网络的最后层,以得到各个类别的概率估计。
两者的数学差异主要体现在输出的解释和形状上。Sigmoid只适用于二分类问题,其输出是一个单独的概率值,而Softmax则适用于多分类问题,输出是一个概率向量。此外,由于Softmax总是将输出规范化为概率分布,这使得它在比较不同类别的相对可能性时更有优势。
在应用方面,Sigmoid常用于二分类的输出或作为单个神经元的激活函数,特别是在早期的神经网络模型中。而Softmax在现代深度学习中更为常见,特别是在多分类问题和全连接层之后,它能够提供关于各类别的相对信心。
选择Sigmoid还是Softmax取决于具体问题的类型。如果问题只需要判断两个类别,Sigmoid是理想选择;但如果涉及多个类别,Softmax是更好的工具,因为它能提供一个全面的概率分布。了解这些函数的特性及其适用场景,对于理解和优化机器学习模型至关重要。
2023-08-28 上传
2019-03-01 上传
2024-03-02 上传
2019-12-16 上传
2021-04-19 上传
2021-09-21 上传
2021-07-13 上传
2021-05-24 上传
2021-04-27 上传
weixin_40191861_zj
- 粉丝: 83
- 资源: 1万+
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集