一分钟理解softmax函数(超简单) 📈
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2025-02-26 19:27:23
摘要 softmax函数是一个在机器学习领域特别重要的概念，尤其是在深度学习中的分类任务中。它能将一个k维的实数向量转换成一个新的概率分布向量
softmax函数是一个在机器学习领域特别重要的概念，尤其是在深度学习中的分类任务中。它能将一个k维的实数向量转换成一个新的概率分布向量，每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素的和为1。这使得softmax函数非常适合用于多分类问题，因为它可以将模型输出转化为不同类别的概率。比如，在一个三分类问题中，模型可能会输出[5.0, 1.0, 0.2]，通过softmax函数后，这些值将被转换为一个概率分布，例如[0.86, 0.12, 0.02]，这样就能更容易地判断出哪个类别最有可能是正确的。用公式表示就是：
e^zi / Σ(e^zj)
其中，e是自然对数的底数，zi是向量中的第i个元素，而分母则是向量中所有元素的指数之和。这个过程就像是给每个类别的分数加上一个"魔法"，让它们变得更容易理解和比较。希望这个简单的解释可以帮助你快速掌握softmax函数的核心思想！✨
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