softmax将线性分类器的输出数值映射在[0,1]范围内，映射后各元素的总和为1
线性分类器输出做softmax
应用例
代码实现
import numpy as np
f=np.array([1,-2,0])
p=np.exp(f)/np.sum(np.exp(f))
print(p)
[0.70538451 0.03511903 0.25949646]
softmax将线性分类器的输出数值映射在[0,1]范围内，映射后各元素的总和为1
线性分类器输出做softmax
应用例
代码实现
import numpy as np
f=np.array([1,-2,0])
p=np.exp(f)/np.sum(np.exp(f))
print(p)
[0.70538451 0.03511903 0.25949646]
softmax将线性分类器的输出数值映射在[0,1]范围内，映射后各元素的总和为1 代码实现
激活函数种类激活函数作用 激活函数 深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 深...
来源：tensorflow学习笔记（三）：损失函数 sparse_softmax_cross_entropy_wi...
1.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景...
softmax函数（用于分类） softmax公式 上面的函数会出现溢出问题，就需要进行一些改进，改进方法如下 e...
标签（空格分隔）： tensorflow 深度学习 一、一些函数 1 tf.nn.softmax 输入一个张量，默...
引言 这一节的笔记，主要讲解除了SVM以外的另一种损失函数——softmax损失函数。 softmax损失函数 如...
今天学习了softmax函数的求导，和其他函数求导不同，softmax函数中的参数不是常量，而是向量。 对于陌生的...
1.基本概念 softmax regression是logistics regression的一般形式，两者都用于...
深度学习中常提到的Softmax函数，用于把 logits层，即用于分类任务的神经网络的最后一层的输出logits...
本文标题：深度学习笔记：Softmax函数
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/gulugxtx.html
网友评论