天津建设工程协会网站,哈尔滨网站开发电话,网站首页设计报价多少,网页制作公司文案S o f t m a x Softmax Softmax 函数是一种常用的激活函数#xff0c;通常用于多类别分类问题中。它的原理是将一个向量的元素转化为概率分布#xff0c;使得每个元素的取值范围在0到1之间#xff0c;并且所有元素的和为1。 S o f t m a x Softmax Softmax 函数的作用是将原… S o f t m a x Softmax Softmax 函数是一种常用的激活函数通常用于多类别分类问题中。它的原理是将一个向量的元素转化为概率分布使得每个元素的取值范围在0到1之间并且所有元素的和为1。 S o f t m a x Softmax Softmax 函数的作用是将原始的线性得分转换为概率分布使得模型能够对不同类别进行概率预测。在多类别分类问题中 S o f t m a x Softmax Softmax 函数可以帮助模型选择概率最大的类别作为预测结果。 S o f t m a x Softmax Softmax 函数的数学表达式为 S o f t m a x ( x i ) e x i ∑ j 1 N e x j {Softmax}(x_i) \frac{e^{x_i}}{\sum_{j1}^{N} e^{x_j}} Softmax(xi)∑j1Nexjexi 其中 S o f t m a x ( x i ) Softmax(x_i) Softmax(xi) 表示输入向量中第 i i i个元素经过 S o f t m a x Softmax Softmax函数后的值即第 i i i个类别的概率预测 x i x_i xi表示输入向量中第i个元素的原始得分线性输出 N N N表示输入向量的维度即类别的数量 e e e表示自然对数的底数。 S o f t m a x Softmax Softmax 函数常用于神经网络输出层将模型输出转化为对各个类别的概率预测从而进行多类别分类。 下面是使用PyTorch实现Softmax函数的例子
import torch
import torch.nn as nn# 定义模型
class ModelWithSoftmax(nn.Module):def __init__(self):super(ModelWithSoftmax, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(10, 5) # 输入维度为10输出维度为5def forward(self, x):x self.fc1(x)x nn.functional.softmax(x, dim1) # 使用PyTorch中的softmax函数return x# 创建模型实例
model ModelWithSoftmax()# 输入示例
input_data torch.randn(3, 10) # 输入数据维度为(3, 10)# 模型前向传播
output model(input_data)print(output)在这个例子中定义了一个包含Softmax函数的简单的全连接神经网络模型。在模型的前向传播中输入数据经过全连接层self.fc1然后通过PyTorch中的nn.functional.softmax函数进行Softmax变换。输出结果为模型对不同类别的概率预测。
