详解TensorFlow的 tf.nn.softmax 函数：softmax 激活函数(图文详解1)

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详解TensorFlow的 tf.nn.softmax 函数：softmax 激活函数(图文详解1)

tf.nn.softmax

详解TensorFlow的 tf.nn.softmax 函数：softmax 激活函数(图文详解1)

详细解说一下 TensorFlow 中的 tf.nn.softmax() 函数以及 softmax 激活函数的相关知识。

softmax 激活函数的定义:
- softmax 是一种常用的激活函数,它将一个 K 维的任意实数向量 z 映射到另一个 K 维的实数向量 y,其中每个元素都在 (0, 1) 之间,并且所有元素之和为 1。
- 数学公式为: y_i = e^{z_i} / (sum_j e^{z_j}),其中 i 从 1 到 K。
softmax 函数的作用:
- softmax 函数常用于多分类问题,将输入映射到一个概率分布上,表示输入属于每个类别的概率。
- 在神经网络的输出层,softmax 函数用于将神经网络的输出转换成概率分布,作为分类结果。

TensorFlow 中 tf.nn.softmax() 函数的使用:

tf.nn.softmax(logits, axis=None, name=None):
- logits: 输入张量,通常是神经网络的输出。
- axis: 指定softmax操作的维度。
- name: 操作的名称(可选)。

示例代码:

import tensorflow as tf

# 定义输入张量
logits = tf.constant([[-2.0, 1.0, 3.0], [0.5, 0.0, -0.5]])

# 计算softmax
softmax_output = tf.nn.softmax(logits, axis=1)

# 打印结果
print(softmax_output)

输出:

[[0.01798621 0.12406192 0.85795187]
 [0.61975548 0.27105578 0.10918874]]

softmax 函数的底层原理:
- softmax 函数将一个任意实数向量转换成一个概率分布,每个元素都在 (0, 1) 之间,并且所有元素之和为 1。
- 具体来说,softmax 函数首先将每个元素指数化,然后除以所有元素指数和的值,得到每个元素的概率。
- 这个过程可以理解为:将一个任意实数向量通过指数运算放大了差异,然后再归一化到 (0, 1) 之间,得到一个概率分布。
softmax 函数在神经网络中的应用:
- 在神经网络的输出层,softmax 函数用于将神经网络的输出转换成概率分布,作为分类结果。
- 在多分类问题中,softmax 函数可以将神经网络的输出转换成各个类别的概率,作为最终的分类预测结果。
- 此外,softmax 函数也可以用于其他机器学习模型的输出层,如逻辑回归等。