SoftMax G探索者 2023-09-09 72 阅读1分钟 softmax⽤于多分类过程中，它是⼆分类函数sigmoid在多分类上的推⼴，⽬的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。计算⽅法如下图所示： softmax(zi)=ezi∑jezj\operatorname{softmax}\left(z_{i}\right)=\frac{e^{z_{i}}}{\sum_{j} e^{z_{j}}} softmax(zi)=∑jezjezi softmax直⽩来说就是将⽹络输出的logits通过softmax函数，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），那么我们将它理解成概率，选取概率最⼤（也就是值对应最⼤的）接点，作为我们的预测⽬标类别。
softmax直⽩来说就是将⽹络输出的logits通过softmax函数，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），那么我们将它理解成概率，选取概率最⼤（也就是值对应最⼤的）接点，作为我们的预测⽬标类别。
