Softmax 函数主要用于多类别分类问题,它将输入的数值转换为概率分布。
具体来说,对于给定的输入向量 x = [x_1, x_2,..., x_n]
,Softmax 函数的输出为 y = [y_1, y_2,..., y_n]
,其中:
这样,Softmax 函数的输出满足以下两个性质:
-
所有输出值都在 0 到 1 之间。
-
所有输出值的总和为 1,形成一个概率分布。
在神经网络中,常常在输出层使用 Softmax 函数,将网络的输出转换为各个类别的概率估计,以便进行分类决策。