Menggunakan fungsi pengaktifan Softmax dalam rangkaian saraf dan pertimbangan yang berkaitan

Softmax ialah fungsi pengaktifan yang biasa digunakan, terutamanya digunakan untuk masalah pelbagai klasifikasi. Dalam rangkaian saraf, peranan fungsi pengaktifan adalah untuk menukar isyarat input kepada isyarat keluaran untuk diproses dalam lapisan seterusnya. Fungsi Softmax menukar satu set nilai input ke dalam satu set taburan kebarangkalian, memastikan ia berjumlah 1. Oleh itu, fungsi Softmax sering digunakan untuk memetakan set input kepada set taburan kebarangkalian keluaran, terutamanya sesuai untuk masalah pelbagai klasifikasi.

Fungsi Softmax ditakrifkan seperti berikut:

sigma(z)_j=frac{e^{z_j}}{sum_{k=1}^{K}e^{z_k}}

dalam Dalam formula ini, z ialah vektor dengan panjang K. Selepas ia diproses oleh fungsi Softmax, setiap elemen z akan ditukar kepada nombor nyata bukan negatif, mewakili kebarangkalian elemen ini dalam vektor keluaran. Antaranya, j mewakili indeks unsur dalam vektor keluaran, dan e ialah asas logaritma asli.

Fungsi Softmax ialah fungsi pengaktifan yang biasa digunakan untuk menukar input kepada taburan kebarangkalian. Diberi triplet (z_1, z_2, z_3), fungsi Softmax menukarkannya kepada vektor tiga elemen (sigma(z)_1, sigma(z)_2, sigma(z)_3), di mana setiap elemen mewakili Kebarangkalian elemen yang sepadan dalam taburan kebarangkalian keluaran. Secara khusus, sigma(z)_1 mewakili kebarangkalian elemen pertama dalam vektor keluaran, sigma(z)_2 mewakili kebarangkalian elemen kedua dalam vektor keluaran, dan sigma(z)_3 mewakili elemen ketiga dalam vektor keluaran kebarangkalian sesuatu unsur. Proses pengiraan fungsi Softmax adalah seperti berikut: Pertama, input dikendalikan secara eksponen, iaitu, e^z_1, e^z_2 dan e^z_3. Keputusan yang diindeks kemudiannya ditambah untuk mendapatkan faktor normalisasi. Akhir sekali, bahagikan setiap hasil yang diindeks dengan faktor normalisasi untuk mendapatkan kebarangkalian yang sepadan. Melalui fungsi Softmax, kita boleh mengubah input menjadi taburan kebarangkalian, supaya setiap elemen keluaran mewakili kebarangkalian elemen yang sepadan. Ini berguna dalam banyak tugas pembelajaran mesin, seperti masalah klasifikasi berbilang kelas, di mana sampel input perlu dibahagikan kepada berbilang kategori.

Fungsi utama fungsi Softmax adalah untuk menukar vektor input kepada taburan kebarangkalian. Ini menjadikan fungsi Softmax sangat berguna dalam masalah berbilang klasifikasi, kerana ia boleh menukar output rangkaian saraf kepada taburan kebarangkalian, supaya model boleh terus mengeluarkan beberapa kategori yang mungkin, dan nilai kebarangkalian output boleh digunakan untuk mengukur tindak balas model. kepada setiap Keyakinan kategori. Selain itu, fungsi Softmax juga mempunyai kesinambungan dan kebolehbezaan, yang membolehkan ia digunakan dalam algoritma perambatan belakang untuk mengira kecerunan ralat dan mengemas kini parameter model.

Apabila menggunakan fungsi Softmax, anda biasanya perlu memberi perhatian kepada perkara berikut:

1 Input fungsi Softmax haruslah vektor sebenar, bukan matriks. Oleh itu, sebelum memasukkan matriks, ia perlu diratakan menjadi vektor.

2 Output fungsi Softmax ialah taburan kebarangkalian yang berjumlah 1. Oleh itu, setiap elemen vektor keluaran hendaklah antara 0 dan 1, dan jumlahnya hendaklah sama dengan 1.

3. Output fungsi Softmax biasanya digunakan untuk mengira fungsi kehilangan entropi silang. Dalam masalah berbilang klasifikasi, fungsi kehilangan entropi silang sering digunakan sebagai metrik prestasi untuk menilai model, dan ia boleh digunakan untuk mengoptimumkan parameter model.

Apabila menggunakan fungsi Softmax, anda perlu memberi perhatian untuk mengelakkan masalah kestabilan berangka. Oleh kerana nilai fungsi eksponen boleh menjadi sangat besar, anda perlu memberi perhatian kepada limpahan berangka atau aliran bawah semasa mengira fungsi Softmax Anda boleh menggunakan beberapa teknik untuk mengelakkan masalah ini, seperti menganjak atau menskalakan vektor input.

Ringkasnya, fungsi Softmax ialah fungsi pengaktifan yang biasa digunakan yang boleh menukar vektor input kepada taburan kebarangkalian dan biasanya digunakan dalam masalah pelbagai klasifikasi. Apabila menggunakan fungsi Softmax, anda perlu memberi perhatian kepada fakta bahawa jumlah taburan kebarangkalian output ialah 1, dan anda perlu memberi perhatian kepada isu kestabilan berangka.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan fungsi pengaktifan Softmax dalam rangkaian saraf dan pertimbangan yang berkaitan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!