ソフトマックス関数
ソフトマックス関数(ソフトマックスかんすう、英: softmax function)や正規化指数関数(せいきかしすうかんすう、英: normalized exponential function)は、シグモイド関数を多次元に拡張した関数。 多クラス分類問題において、ニューラルネットワークの出力を確率分布に変換することができるので、最後の活性化関数としてよく用いられる。
ソフトマックス関数(ソフトマックスかんすう、英: softmax function)や正規化指数関数(せいきかしすうかんすう、英: normalized exponential function)は、シグモイド関数を多次元に拡張した関数。 多クラス分類問題において、ニューラルネットワークの出力を確率分布に変換することができるので、最後の活性化関数としてよく用いられる。
ソフトマックス関数(ソフトマックスかんすう、英: softmax function)や正規化指数関数(せいきかしすうかんすう、英: normalized exponential function)は、シグモイド関数を多次元に拡張した関数。 多クラス分類問題において、ニューラルネットワークの出力を確率分布に変換することができるので、最後の活性化関数としてよく用いられる。
出典: Wikipedia「ソフトマックス関数」 · CC BY-SA 4.0
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