softmax函数

softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类!那么怎么理解多分类呢?很容易,如果你想选取俩个动作,那么就找概率最大的俩个值即可~ sigmoid函数只能分两类,而softmax能分多类,softmax是sigmoid的扩展。

假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的Softmax值就是



也就是说,是该元素的指数,与所有元素指数和的比值

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,在最后选取输出结点的时候,我们就可以选取概率最大(也就是值对应最大的)结点,作为我们的预测目标!

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