softmax函数(softmax的假设函数为什么是指数形式)
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softmax的假设函数为什么是指数形式
交叉熵损失函数在先前的教程中,我们已经使用学习了如何使用Logistic函数来实现二分类问题。对于多分类问题,我们可以使用多项Logistic回归,该方法也被称之为softmax函数。接下来,我们来解释什么事softmax函数,以及怎么得到它。
怎样联合使用softmax和sigmoid两个激活函数
(1)对于深度神经网络,中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、relu等。(2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率(概率的取值范围是0~1)。另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是一个比较合适的函数(3)对于多分类问题,输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数的推广
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