Softmax函数

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_{j=1}^{N} e^{x_j}} Softmax(xi)=∑j=1Nexjexi

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:

python 复制代码
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5

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.softmax(x, dim=1)  # 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。

相关推荐
小技与小术1 分钟前
数据结构之树与二叉树
开发语言·数据结构·python
Beau_Will2 分钟前
数据结构-树状数组专题(1)
数据结构·c++·算法
迷迭所归处6 分钟前
动态规划 —— 子数组系列-单词拆分
算法·动态规划
爱吃烤鸡翅的酸菜鱼6 分钟前
Java算法OJ(8)随机选择算法
java·数据结构·算法·排序算法
hummhumm28 分钟前
第 25 章 - Golang 项目结构
java·开发语言·前端·后端·python·elasticsearch·golang
deephub29 分钟前
优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
人工智能·深度学习·transformer·大语言模型·注意力机制
杜小满32 分钟前
周志华深度森林deep forest(deep-forest)最新可安装教程,仅需在pycharm中完成,超简单安装教程
python·随机森林·pycharm·集成学习
搏博41 分钟前
神经网络问题之二:梯度爆炸(Gradient Explosion)
人工智能·深度学习·神经网络
KGback1 小时前
【论文解析】HAQ: Hardware-Aware Automated Quantization With Mixed Precision
人工智能
寻找码源1 小时前
【头歌实训:利用kmp算法求子串在主串中不重叠出现的次数】
c语言·数据结构·算法·字符串·kmp