深度学习中Softmax与Sigmoid函数的区别

"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。