|
- Softmax 函数的特点和作用是什么？ - 知乎
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！
- 通俗易懂的 Softmax 是怎样的？ - 知乎
softmax通常来讲是激活函数，但是softmax函数要与交叉熵损失函数一起使用来避免数值溢出的问题。 所以，在我们的深度学习框架中，在网络构造时通常是看不见softmax函数的，而在我们使用交叉熵损失函数时(CrossEntropyLoss)其内部会自动加上Sofrmax层。
- 如何最简单、通俗地理解Softmax算法？ - 知乎
通过上图，应该可以完全理解softmax是怎么操作的。 为什么使用softmax softmax有2个无法抗拒的优势：1 softmax作为输出层，结果可以直接反映概率值，并且避免了负数和分母为0的尴尬； 2 softmax求导的计算开销非常小，简直就是送的。
- 多类分类下为什么用softmax而不是用其他归一化方法? - 知乎
由于上述两个原因的存在，人们想到了SoftMax算法，而这个算法，也几乎完美地解决了这两个问题。 2 为什么叫SoftMax以及它的实现原理 不知你有没有想过，为什么这个算法叫 SoftMax 呢？ Soft 是软的意思，与之对应肯定有 HardMax。
- Softmax 函数的特点和作用是什么？ - 知乎
Softmax函数在训练神经网络时展现出一种“及格即可”的特性。Softmax更像是一个“善于偷懒”的老师，只要学生的成绩达到60分及格线（即正确分类），便认为任务完成，而不会进一步要求学生追求更高分数（更强的分类置信度）。
- log_softmax与softmax的区别在哪里？ - 知乎
我就不做赘述了。这里可以把pytorch的C++实现softmax和log_softmax的函数源码贴出来，感兴趣的可以细致的看一下，两个函数实现起来其实是一个函数 至于这个问题： softmax把数值压缩到（0，1）之间表示概率，一取对数那值域岂不是（-∞，0）
- 为什么softmax函数输出值可以作为概率预估? - 知乎
难道我们选 Softmax 纯粹是为了可微、为了把值压缩到 0-1？那为什么不随便找个别的满足这些性质的函数，而是找了 Softmax？我个人对这种抛弃理论基础只看应用效果、不打地基先盖房的行为十分排斥。 “Softmax 函数之输出作为概率”背后有着深刻的统计学习思想。
|
|
|