理解

Si = exp(Vi) / (exp(V0) + exp(V1) + ... + exp(Vn))
softmax往往用于分类器的最后输出
单个除于总，能算出概率
每个分类器输出经过exp，作为e的指数，能扩大其作用，加速分类
广泛用于多分类问题(C > 2)

Demo

>>> v=np.array([-3, 2, -1, 0])
>>> np.exp(v)
array([0.04978707, 7.3890561 , 0.36787944, 1.        ])
>>> np.exp(v)/np.sum(np.exp(v))
array([0.0056533 , 0.83902451, 0.04177257, 0.11354962])

该例子中，2在np.array([-3, 2, -1, 0])的概率，经过作为e的指数exp后，放大了作用，加速了和其他数字的差距，起到了分类效果。高中同班同学，经过大学和十几年的工作后，也逐渐分开，站在了社会的不同金字塔层级里，也是借助于某种exp分类了。

softmax的理解
理解 Si = exp(Vi) / (exp(V0) + exp(V1) + ... + exp(Vn)) sof...
sigmoid和softmax的比较
sigmoid和softmax总结可以简单理解为，sigmoid针对标量，softmax针对向量。都是将任意的实...
通俗理解softmax
深度神经网络离不开softmax与cross_entropy，这篇就通俗的说下softmax.首先softmax是...
Softmax分类器
Softmax分类器可以理解为逻辑回归分类器面对多个分类的一般化归纳。公式： SVM和Softmax的比较: ...
softmax
0 写在前面本文介绍softmax在神经网络中的含义，及个人的理解，见斜体部分 1 softmax含义将得分结...
深入理解Softmax
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类...
Softmax
Softmax 我们令 , 定义 softmax 函数为这样， Softmax Regression 算法是 L...
nn.Softmax(dim) 的理解
使用pytorch框架进行神经网络训练时，涉及到分类问题，就需要使用softmax函数，这里以二分类为例，介绍...
人脸识别中的常见softmax函数总结（A-Softmax,AM
本文整理、总结了常见softmax（如A-Softmax,AM-Softmax,ArcFace）的公式、论文出处等...
deep learning
softmax and softmax with loss sigmoid cross entropy loss ...