Softmax yra aktyvacijos funkcija, kuri paverčia bet kurį skaičių vektorių į tikimybių vektorių, kurio suma lygi 1. Mašininio mokymosi modeliuose, ypač klasifikavimo užduotyse, softmax naudojamas neuroninio tinklo išėjimo sluoksnyje, kad gautų tikimybes priklausyti kiekvienai klasei. Tai leidžia interpretuoti modelio išėjimą kaip tikimybių paskirstymą ir pasirinkti tą klasę, kurios tikimybė yra didžiausia.

Pavyzdys: jei modelio išėjimas yra [2.0, 1.0, 0.1], softmax taikymas paverčia juos maždaug į [0.65, 0.24, 0.11] tikimybes.

Ankstesnis Kitas