C++中Softmax与Sigmoid的区别与联系

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作者
猴君
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Softmax和Sigmoid是两种常用的激活函数,主要用于神经网络中的分类问题。

Softmax函数用于多分类问题,它将神经网络的输出转化为概率分布。Softmax函数的公式如下: [ \sigma(z)i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j=1}^{K} e^{z_j}} ] 其中,(z_i)是网络的输出,(\sigma(z)_i)是第i个类别的概率,K是类别的个数。

Sigmoid函数用于二分类问题,它将神经网络的输出转化为0到1之间的概率值。Sigmoid函数的公式如下: [ \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} ] 其中,z是网络的输出,(\sigma(z))是输出的概率值。

Softmax和Sigmoid都具有将输出转化为概率分布的能力,Softmax用于多分类问题,Sigmoid用于二分类问题。它们都可以帮助神经网络输出结果更加直观和易于解释。

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