深度学习基础篇:激活函数softmax softmax 公式 📈
发布时间：2025-03-05 04:02:16来源：
🌟 在机器学习和深度学习中，激活函数是构建神经网络的关键组件之一。它们为模型增加非线性特性，使模型能够学习更复杂的模式。其中，Softmax 函数是一个非常重要的激活函数，特别是在分类问题中。它通常用于多类别分类任务的输出层，将原始分数转换成概率分布。
🔍 Softmax 函数的数学公式如下：
\[ \sigma(z)_j = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K} e^{z_k}} \]
其中，\(z\) 是输入向量，\(K\) 是类别的总数，\(j\) 表示第 \(j\) 个类别。这个公式确保了输出是一个概率分布，所有类别的概率之和等于1。
🛠️ 使用Softmax函数的好处在于它能有效地将任意实数向量转换为一个概率分布，使得每个类别的预测概率清晰可见。这对于理解模型对不同类别的信心程度至关重要。
🎯 通过理解和应用Softmax函数，我们可以更好地掌握深度学习模型的输出，并进一步优化我们的模型。希望这篇简短的介绍对你有所帮助！
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
