Softmax回归与单层感知机对比

(1) 输出形式
  • Softmax回归

    输出是一个概率分布,通过Softmax函数将线性得分转换为概率:

    其中 KK 是类别数,模型同时计算所有类别的概率。

  • 单层感知机

    输出是二分类的硬决策(如0/1或±1):

    无概率解释,直接给出分类结果。

(2) 损失函数
  • Softmax回归

    最小化交叉熵损失,鼓励正确类别的概率接近1:

    其中 yi,kyi,k​ 是样本 ii 的真实类别标签(one-hot编码)。

  • 单层感知机

    仅惩罚误分类样本,损失函数为:

    更新规则为(仅对错误样本更新)。

(3) 优化目标
  • Softmax回归

    直接建模多类别的概率分布,通过最大似然估计优化参数。

  • 单层感知机

    寻找一个分离超平面,仅保证线性可分性(对线性不可分数据不收敛)。

(4) 应用场景
  • Softmax回归

    多分类任务(如图像分类、文本分类),需概率输出时。

  • 单层感知机

    二分类任务(如垃圾邮件检测),或作为神经网络的基础组件(但需配合非线性激活函数)。

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