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【人工智能】Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现

【人工智能】Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现

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Softmax 函数介绍

在机器学习中,softmax函数是一种用于多项式分类问题的激活函数,它将一个K维向量转换为K个范围在[0,1]之间且总和为1的概率分布。它通常被用于将最后一层的输出映射到一个概率分布上,从而使得分类器可以预测每一类的概率。

公式

Softmax函数的公式如下:


本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131016814
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