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softmax常用于神经网络的输出层以将原始的输出值转化为概率分布从而使得每个类别的概率值在0到1之间并且所有类别的概率之和为1。这使得Softmax函数特别适用于多类分类问题其中模型需要预测输入样本属于多个可能类别中的哪一个。
特点
softmax函数通过指数运算增强了数值间的差异使得较大值在概率分布中占主导地位同时抑制了较小值的影响。
Softmax函数是一种将K个实数值的向量转换为另一个K个实数值的向量并且这些值的总和为1的函数。输入值可以是正数、负数、零或大于1的数但softmax会将其转换为0到1之间的值以便将它们解释为概率。如果输入值很小或为负数softmax会将其转换为小概率如果输入值很大则softmax会将其转换为大概率但概率值始终保持在0和1之间。
Softmax是逻辑回归的推广可用于多类分类其公式与用于逻辑回归的Sigmoid函数非常相似。只有当类别是互斥的时softmax函数才能用于分类器。
许多多层神经网络都以倒数第二层结束该层输出未经过适当缩放的实数值分数可能难以处理。在这里softmax非常有用因为它将分数转换为归一化的概率分布可以向用户显示或用作其他系统的输入。因此通常将softmax函数作为神经网络的最后一层。
公式 输入
Softmax函数的输入是一个包含K个元素的向量其中不带箭头的z表示向量中的一个元素 举例 套用公式计算softmax 输出是[0.006, 0.047, 0.946]总和大约为1。实际上由于截断的原因总和是0.999。最小的输入值5具有最低的概率而最高的值10具有最高的概率。
PyTorch 使用指数和求和函数来计算softmax PyTorch使用nn.Softmax来计算softmax 原文链接
https://medium.com/hunter-j-phillips/a-simple-introduction-to-softmax-287712d69bac
