神经网络算法 - 一文搞懂 Softmax 函数

神经网络算法 - 一文搞懂 Softmax 函数

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/2401_85328934/article/details/141635998

Softmax函数是神经网络中常用的激活函数之一，主要用于多分类问题的输出层。其核心作用是将一个数值向量归一化为一个概率分布向量，且各个概率之和为1。本文将从Softmax的本质、原理和应用三个方面，带您深入理解Softmax函数在神经网络中的应用。

Softmax函数的本质

Softmax函数一般作为神经网络的最后一层，用于多分类问题的输出。其本质是一种激活函数，将一个数值向量归一化为一个概率分布向量，且各个概率之和为1。

Softmax函数的原理

Softmax函数的数学原理是：对于一个给定的实数向量，它首先计算每一个元素的指数（e的幂），然后每个元素的指数与所有元素指数总和的比值，就形成了softmax函数的输出。这种计算方式不仅使输出值落在0到1之间，还保证了所有输出值的总和为1。

Softmax函数的应用

在卷积神经网络（CNN）中的应用

在卷积神经网络（CNN）中，Softmax层通常作为最后一层，用于将卷积神经网络输出的特征图转换为概率分布。这使得网络能够输出每个类别的概率，从而实现多分类任务。

在Transformer模型中的应用

在Transformer模型中，Softmax函数用于将原始注意力分数转换为输入标记的概率分布。这种分布将较高的注意力权重分配给更相关的标记，并将较低的权重分配给不太相关的标记。Transformers通过Softmax在生成输出时，使用注意力机制来权衡不同输入标记的重要性。

总结

Softmax函数在神经网络中扮演着重要的角色，特别是在多分类问题中。通过将输出向量转换为概率分布，Softmax函数帮助神经网络更好地理解和处理复杂的数据模式。无论是卷积神经网络还是Transformer模型，Softmax函数都是实现多分类任务的关键组件。