详解softmax
1. 引入 在分类问题中，咱们经常使用softmax和sigmoid做为神经网络输出层的激活函数，这样能够让网络输出样本属于各个类别的几率值。python 在二分类问题中，经常使用sigmoid。web 多分类问题中，使用softmax，它能把多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，能够把各个输出值当作几率来理解，便是样本属于某一个类别的几率，从而作到多分类。网络 简单来讲，softmax就是能
相关文章
- 1. softmax详解
- 2. softmax logistic loss详解
- 3. softmax函数详解
- 4. softmax回归详解
- 5. softmax和softmax loss详细解析
- 6. caffe详解之softmax层
- 7. softmax详解简单入门
- 8. 层次softmax (hierarchical softmax）理解
- 9. softmax，softmax-loss，BP的解释
- 10. Softmax和softmax loss的理解
- 更多相关文章...
- • 免费ARP详解 - TCP/IP教程
- • *.hbm.xml映射文件详解 - Hibernate教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安装和Hello，World编写
- 2. 重磅解读：K8s Cluster Autoscaler模块及对应华为云插件Deep Dive
- 3. 鸿蒙学习笔记2（永不断更）
- 4. static关键字 和构造代码块
- 5. JVM笔记
- 6. 无法启动 C/C++ 语言服务器。IntelliSense 功能将被禁用。错误: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回码状态含义
- 8. Java树形结构递归（以时间换空间）和非递归（以空间换时间）
- 9. 数据预处理---缺失值
- 10. 都要2021年了，现代C++有什么值得我们学习的？
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
