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

Python Micheal 4周前 (04-22) 29次浏览 已收录 扫描二维码
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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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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]]
      
  4. 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。
  5. 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。

总之,tf.nn.softmax() 函数是 TensorFlow 中用于计算 softmax 激活函数的重要函数,在神经网络模型的构建和训练中有广泛的应用。

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