softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的 …

通过上图，应该可以完全理解softmax是怎么操作的。 为什么使用softmax. softmax有2个无法抗拒的优势：1. softmax作为输出层，结果可以直接反映概率值，并且避免了负数和分母为0的尴 …

由于上述两个原因的存在，人们想到了SoftMax算法，而这个算法，也几乎完美地解决了这两个问题。 2. 为什么叫SoftMax以及它的实现原理. 不知你有没有想过，为什么这个算法叫 SoftMax …

softmax通常来讲是激活函数，但是softmax函数要与交叉熵损失函数一起使用来避免数值溢出的问题。 所以，在我们的深度学习框架中，在网络构造时通常是看不见softmax函数的，而在我们 …

难道我们选 Softmax 纯粹是为了可微、为了把值压缩到 0-1？那为什么不随便找个别的满足这些性质的函数，而是找了 Softmax？我个人对这种抛弃理论基础只看应用效果、不打地基先盖房的 …

Softmax 上下溢出问题是指在计算 softmax 函数时，由于指数运算导致数值过大或过小，从而引起的数值不稳定问题。 上溢出（Overflow） 当输入的数值很大时，指数运算会导致结果超出浮 …

2. 对于softmax函数，我们使用极大似然估计来计算需要训练的参数 \theta 的值。当使用最大化对数似然训练softmax来输出目标值y时，使用指示函数工作的非常好，这种情况下，我们想要最 …

我就不做赘述了。这里可以把pytorch的C++实现softmax和log_softmax的函数源码贴出来，感兴趣的可以细致的看一下，两个函数实现起来其实是一个函数. 至于这个问题： softmax把数值压 …

难道我们选 Softmax 纯粹是为了可微、为了把值压缩到 0-1？那为什么不随便找个别的满足这些性质的函数，而是找了 Softmax？我个人对这种抛弃理论基础只看应用效果、不打地基先盖房的 …

可以看出，该函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值。 3. 学习过程 . 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于 …