SoftmaxRegression是Logistic回归的推广，Logistic回归是处理二分类问题的，而SoftmaxRegression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/   在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 ...

softmax函数的定义为$$softmax(x)=frac{e^{x_i}}{sum_je^{x_j}}ag{1}$$softmax函数的特点有函数值在[0-1]的范围之内所有$softmax(x_i)$相加的总和为1面对一个分类问题，能将输出的$y_i$转换成[0-1]的概率，选择最大概率的$y_i$作为分类结果[...

在Logisticregression二分类问题中，我们可以使用sigmoid函数将输入Wx+b映射到(0,1)区间中，从而得到属于某个类别的概率。将这个问题进行泛化，推广到多分类问题中，我们可以使用softmax函数，对输出的值归一化为概率值这里假设在进入softmax函数之前，已经有模型输出C值，其中C是要预测的类...

 sigmod交叉熵Sigmod交叉熵实际就是我们所说的对数损失，它是针对二分类任务的损失函数，在神经网络中，一般输出层只有一个结点。假设y为样本标签，_y为全连接网络的输出层的值，那么，这个对数损失定义为PS：这个是可以用极大似然估计推导出来的举例：y=0，_y=0.8，那此时的sigmod交叉熵为1.17...

 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。...

在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量  “压缩”到另一个K维实向量  中，使得每一个元素的范围都在  之间，并且所有元素的和为1。该函数的形式通常...

二分类下，sigmoid、softmax两者的数学公式是等价的，理论上应该是一样的，但实际使用的时候还是sigmoid好https://www.zhihu.com/question/295247085为什么好？其实现在我得到一个确切的答案！ 多个sigmoid与一个softmax都可以进行多分类如果多个类别之...

cnn网络中，网络更新一次参数是根据loss反向传播来，这个loss是一个batch_size的图像前向传播得到的loss和除以batch_size大小得到的平均loss。softmax_loss前向传播中有这样一段代码：   loss/get_normalizer(normalizati...

 1#include<algorithm>2#include<cfloat>3#include<vector>45#include"caffe/layers/softmax_loss_layer.hpp"6#include"caffe/util/math_functions...

softmax_loss中的ignore_label是来自于losslayer，而不是softmax_loss的参数...

softmax和sigmoid实际上都是属于logisticregression，sigmoid是二分类的lr，拟合Bernoullidistribution(二项分布)；0softmax是多分类的lr，拟合Multinomialdistribution(多项分布)。sigmoid函数可以很好地处理二分类问题：当概率值...

http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/softmax在LogisticRegression里起到的作用是将线性预测值转化为类别概率1.最大似然估计通常使用log-likelihoo...

原文地址：https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、softplus以及softmax...

原文地址：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/823208531.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分...