softmax_softmax层

输入向量[1,2,3,4,1,2,3]对应的Softmax函数的值为[0.024,0.064,0.175,0.475,0.024,0.064,0.175]。输出向量中拥有最大权重的项对应着输入向量中的最大值“4”。这也显示了这

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字

在看到LDA模型的时候突然发现一个叫softmax函数。维基上的解释和公式是: “softmax function is a generalization of the logistic function that maps a length-p vector of real valu

softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们就可以将它理解成概率,在最后选取输出结

另外一个单词为soft。max存在的一个问题是什么呢?如果将max看成一个分类问题,就是非黑即白,最后的输出是一个确定的变量。更多的时候,我们希望输出的是取到某个分类的

Softmax 在机器学习和深度学习中有着非常广泛的应用。尤其在处理多分类(C 2)问题,分类器最后的输出单元需要Softmax函数进行数值处理。关于Softmax函数的定义如下所示

公式非常简单,前面说过softmax的输入是WX,假设模型的输入样本是I,讨论一个3分类问题(类别用1,2,3表示),样本I的真实类别是2,那么这个样本I经过网络所有层到达softmax层之

因为这里不太方便编辑公式,所以很多公式推导的细节都已经略去了,如果对相关数学表述感兴趣的话,请戳这里的链接Softmax的理解与应用 - superCally的专栏 -博客频道 - CSD

对于训练集 ,总共有k个分类。对于每个输入x都会有对应每个类的概率,即 ,从向量角度来看,有, softmax的代价函数定为如下,其中包含了示性函数 ,表示如果第i个样本的类别为j则

的元素,然后在z中最大元素的位置放上1,其它位置放上0,所这是一个hard max,也就是最大的元素的输出为1,其它的输出都为0。与之相反,Softmax所

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