神经网络初学者进阶指南——使用PyTorch实现Softmax激活函数

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Softmax通常用于神经网络的多分类任务输出层，是一种激活函数。 它能将逻辑回归（多分类神经网络的最后一层线性层的数值输出）转化为概率，且这些概率之和为1。 在多分类问题中，Softmax实质上是为每个类别分配一个十进制概率。 这些概率可以理解为模型对其预测的置信度。 数学形式 从数学上讲，Softmax函数表示为： Softmax(z) = f(zi) = exp(zi) / Σexp(z) Softmax函数的输出是一个概率分布，其和为1，输出的每个元素代表输入属于某个特定类别的概率。 指数函数确保所有输出值均为非负，这至关重要，因为概率不能为负。 为何使用Softmax？ 概率解释 ：将模型的输出逻辑转化为概率分布，这对于分类任务至关重要，因为我们需要了解模型在不同类别上的预测置信度。 可微性 ：Softmax是一个可微函数，允许计算梯度，这对于训练过程中的反向传播是必需的 ………………………………