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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層為什么通常使用softmax?
2023-04-11
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中輸出層扮演著非常重要的角色。在通常情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層使用softmax激活函數(shù)，這是因?yàn)閟oftmax具有許多有用的屬性，使其成為一個(gè)優(yōu)秀的選擇。

首先，softmax函數(shù)能夠?qū)⑷魏我唤M實(shí)數(shù)映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)，并且它們的和等于1。這意味著在分類問(wèn)題中，softmax可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為概率分布，表示每個(gè)可能類別的概率大小。

其次，softmax函數(shù)具有可微性，這使得它與反向傳播算法兼容。反向傳播是一種用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)整的算法，它通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)對(duì)權(quán)重的梯度來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。由于softmax函數(shù)可微，它可以被包含在反向傳播算法中，以便計(jì)算梯度并進(jìn)行權(quán)重更新。

第三，softmax函數(shù)對(duì)輸入值的相對(duì)大小非常敏感。如果兩個(gè)輸入值趨近于相等，那么它們對(duì)應(yīng)的輸出值也會(huì)趨近于相等。這種敏感性使得softmax函數(shù)在多類別分類問(wèn)題中非常有用，因?yàn)樗梢允沟镁W(wǎng)絡(luò)更容易地區(qū)分具有相似特征的類別。

最后，softmax函數(shù)的輸出值不受輸入值的縮放影響。這意味著softmax函數(shù)具有“不變性”，即它可以處理在不同比例下表示相同信息的輸入。

總之，softmax函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層中是一個(gè)非常有用的工具。它可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為概率分布，并且具有可微性，對(duì)輸入大小敏感，以及不變性等屬性。這些屬性使得softmax成為一個(gè)優(yōu)秀的選擇，特別是在多類別分類問(wèn)題中。

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