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神經網絡輸出層為什么通常使用softmax?
2023-04-11
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神經網絡是一種強大的機器學習模型，其中輸出層扮演著非常重要的角色。在通常情況下，神經網絡輸出層使用softmax激活函數，這是因為softmax具有許多有用的屬性，使其成為一個優秀的選擇。

首先，softmax函數能夠將任何一組實數映射到[0,1]區間內，并且它們的和等于1。這意味著在分類問題中，softmax可以將神經網絡的輸出轉換為概率分布，表示每個可能類別的概率大小。

其次，softmax函數具有可微性，這使得它與反向傳播算法兼容。反向傳播是一種用于計算神經網絡權重調整的算法，它通過計算損失函數對權重的梯度來進行學習。由于softmax函數可微，它可以被包含在反向傳播算法中，以便計算梯度并進行權重更新。

第三，softmax函數對輸入值的相對大小非常敏感。如果兩個輸入值趨近于相等，那么它們對應的輸出值也會趨近于相等。這種敏感性使得softmax函數在多類別分類問題中非常有用，因為它可以使得網絡更容易地區分具有相似特征的類別。

最后，softmax函數的輸出值不受輸入值的縮放影響。這意味著softmax函數具有“不變性”，即它可以處理在不同比例下表示相同信息的輸入。

總之，softmax函數在神經網絡輸出層中是一個非常有用的工具。它可以將神經網絡的輸出轉換為概率分布，并且具有可微性，對輸入大小敏感，以及不變性等屬性。這些屬性使得softmax成為一個優秀的選擇，特別是在多類別分類問題中。


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