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  • sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。 logistic曲线如下: softmax函数的定义:softmax是logistic函数的一般化,它将任意实数的k维...

    sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。
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    logistic曲线如下:
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    softmax函数的定义:softmax是logistic函数的一般化,它将任意实数的k维向量z压缩(映射)为范围(0,1)内的实数的k维向量矩阵Z,向量Z中的所有元素的总和为1。

    这句话既表明了softmax函数与logistic函数的关系,也同时阐述了softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间,所有元素的总和为1。

    softmax函数形式如下:
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    总结: sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间(当然也可以是(-1,1)),这样可以用来做二分类。

    而softmax把一个k维的real value向量(a1,a2,a3,a4…)映射成一个(b1,b2,b3,b4…)其中bi是一个0-1的常数,然后可以根据bi的大小来进行多分类的任务,如取权重最大的一维。

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  • 为了方便就不列公式了,只说当时没有搞清楚的一点:sigmoid和softmax都是对一个batch_size的数据进行归一化到(0, 1)(这里用归一化可能有误导性,重点在(0, 1)),这两者有什么区别sigmoid相当于一种投影...

    今天看vision transformer的程序,看到sigmoid激活函数,偶然想起几个月前跟师兄争论注意力机制中使用sigmoid函数的合理性,发现自己错了,老脸一红😓

    关于这两种函数的介绍网上有很多,为了方便就不列公式了,只说当时没有搞清楚的一点:sigmoid和softmax都是对一个batch_size的数据进行归一化到(0, 1)(这里用归一化可能有误导性,重点在(0, 1)),这两者有什么区别?

    sigmoid相当于一种投影,即将大小不一的一组数据的每个数都映射在0-1之间,将原来的大尺度的值转换为0-1之间这种小尺度的值,但个人感觉这样做有一个问题就是会改变激活前数据的分布,因为sigmoid是一种非线性函数,举个形象一点的例子,地图将空间信息等比例缩放在一张纸上,同一批数据样本间的相对性不发生改变,因为位置信息前后映射关系是线性关系,而sigmoid不具备这种条件(但是又考虑到神经网络自学的特性,再追究脑子就不够用了)。一个batch_size中的样本使用sigmoid激活之后的和不一定为1,而是每个值都在0-1之间。

    对于softmax,他的作用通俗理解就是做归一化,将数据归一化到(0, 1)之间,这种函数也会改变数据的原始分布,并且一个batch_size的权重相加之和为1,意味着样本本身特性的体现会受到batch_size大小的影响,所以很多CV的文章都没有用softmax。

    用python做一个小测试,体会下两种函数对数据分布改变的影响:

    sigmoid:

     

     softmax:

    可以看到sigmoid相比softmax能够更大程度上保留数据的原始分布,除了个别的离散点之外,sigmoid对原来密集处的样本分布能够做到不错的还原,softmax显然就不行了。

    ps:有没有大佬知道这方面的数学公式能给证明一下 

     

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  • sigmoid和softmax的理解及其区别 在分类问题中,人们常常会用到sigmoid和softmax这两个激活函数。 sigmoid:A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 也就是说,sigmoid把...

    sigmoid和softmax的理解及其区别

    在分类问题中,人们常常会用到sigmoid和softmax这两个激活函数。

    sigmoid:A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).
    也就是说,sigmoid把一个值映射到0-1之间。
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    softmax:softmax is a generalization of logistic function that “squashes”(maps) a K-dimensional vector z of arbitrary real values to a K-dimensional vector σ(z) of real values in the range (0, 1) that add up to 1.
    softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间并且和为1。
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    二分类问题中,可以用sigmoid作为最后的激活层;在多分类单标签问题中,可以用softmax作为最后的激活层,取概率最高的作为结果;而在多标签问题中,又可以用多个sigmoid作为最后的激活层,想当于把每一个类别当作二分类来处理。

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  • Sigmoid Softmax 区别

    千次阅读 2018-06-03 13:35:00
    sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间,用来做二分类。而 softmax 把一个 k 维的real value向量(a1,a2,a3,a4….)映射成一个(b1,b2,b3,b4….),其中 bi 是...二分类问题时 sigmoid softmax 是一样的,...
    sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间,用来做二分类。
    
    而 softmax 把一个 k 维的real value向量(a1,a2,a3,a4….)映射成一个(b1,b2,b3,b4….),其中 bi 是一个 0~1 的常数,输出神经元之和为 1.0,所以相当于概率值,然后可以根据 bi 的概率大小来进行多分类的任务。
    二分类问题时 sigmoid 和 softmax 是一样的,求的都是 cross entropy loss(交叉熵损失),而 softmax 可以用于多分类问题
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  • sigmoid和softmax总结

    万次阅读 多人点赞 2016-10-13 12:47:59
    sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):  引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是...
  • Sigmoid=>多标签分类问题=>多个正确答案=非独占输出 举例:如胸部X光检查可能同时存在两种病症 Softmax=>多类别分类问题=>只有一个正确答案=>互斥输出(所有概率总和为1) 举例:手写数字识别,鸢尾...
  • 我们经常可以看到,在Unet等网络的输出后面通常加一个sigmoid或者softmax函数,这样做的原因是:网络的输出值通常处于一个我们无法预知的值域,这时我们可以使用sigmoid等函数将输出值映射到一个固定的值域,方便...
  • 1 模型的输出基本上分为3种情况,当然还有其它的: (1)分类:2分类,多分类...多分类用softmax,同时注意算不算背景,多分类考虑不考虑其它,语义分割考虑不考虑背景,考虑的话需要在类别的基础上加1,比如20+1 ...
  • sigmoid和softmax

    2019-05-15 14:32:29
    sigmoid常用于二元分类,将二元输入映射成01。 softmax常用语多元分类,将含有k个值的输入序列映射成k个值的序列,每个值处于(0,1),且k个值的为1。 所以可以将映射成的值看做概率,可以根据概率大小作出选择。 ...
  • Sigmoid在backpropagation时会造成梯度消失,初始化权重不要设太大,否则容易饱和没有梯度从而无法学习。 对于softmax,有多个输出值,当输入值之间的...Ian GoodFellow不建议在前反馈中用sigmoid和softmax, sigmo...
  • sigmoid和softmax的关系

    2018-01-29 22:56:28
    softmax P(y=k)=exp(wkT⋅x)∑kexp(wkT⋅x)" role="presentation">P(y=k)=exp(wTk⋅x)∑kexp(wTk⋅x)P(y=k)=exp(wkT⋅x)∑kexp(wkT⋅x) P(y=k) = \frac{exp(\mathbf w_k^T \cdot \mathbf x)}{\...
  • softmax和sigmoid的异同

    2021-09-18 15:49:35
    softmax和sigmoid的异同 1. Sigmoid函数 Sigmoid =多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出(例如胸部X光检查、住院)。构建分类器,解决有多个正确答案的问题时,用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。 优点:1....
  • sigmoid和softmax激活函数的简单理解

    千次阅读 2019-05-16 16:15:39
    使用softmax和sigmoid激活函数来做多类分类多标签分类 在实际应用中,一般将softmax用于多类分类的使用之中,而将sigmoid用于多标签分类之中,对于图像处理而言,网络模型抽取图像特征的结构基本相同,只是根据...
  • softmaxsigmoid区别

    千次阅读 多人点赞 2020-04-02 10:09:07
    softmaxsigmoid这两者之间区别其实还不小,还是先看两者结构上的区别: 可以看出最大的区别在于softmax的计算的是一个比重,而sigmoid只是对每一个输出值进行非线性化。 二者在结果上很相似,对于 nln^lnl个神经元...
  • 本文将讨论如何应用Sigmoid函数或Softmax函数处理分类器的原始输出值。 神经网络分类器分类算法有很多种,但本文讨论的内容只限于神经网络分类器。分类问题可通过不同神经网络进行解决,如前馈神经网络卷积神经...
  • 详解sigmoidsoftmax, 多分类及多标签分类

    万次阅读 多人点赞 2018-09-19 21:35:50
    对于熟悉机器学习或神经网络的读者来说,sigmoidsoftmax两个激活函数并不陌生,但这两个激活函数在逻辑回归中应用,也是面试笔试会问到的一些内容,掌握好这两个激活函数及其衍生的能力是很基础且重要的,下面为...
  • sigmoidsoftmax和交叉熵损失函数

    千次阅读 2019-06-29 17:35:13
    1.sigmoid和softmax的关系? 参考 2.二分类时,最后的输出层应该是1个神经元还是2个神经元? 参考 3.多分类包括了两种(单标签多分类,例如常见的mnist十分类,每一个样本都只可能属于0-9中的其中一个,多标签多分类...
  • sigmoid = 多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出 构建分类器,解决多个正确答案的问题时,用sigmoid函数分别处理各个原始输出值。 softmax = 多类别分类问题=只有一个正确答案=互斥输出 构建分类器,解决只有...
  • sigmoid函数与softmax函数的比较

    千次阅读 2019-06-11 14:07:28
    根据两个函数的计算公式可以看出,如果给出多个输入z,softmax函数能保证它们的映射之为1,而sigmoid函数不能保证。 因此,sigmoid函数仅用于二分类(即一个输入映射成一个输出,要么是0要么是1)...
  • 疑问:神经网络分类的最后一层经常是sigmoid和softmax做激活函数,然后进行交叉熵计算,但是两个s函数的交叉熵计算有什么区别呢:问softmax与categorical_crossentropy的关系,以及sigmoid与bianry_crossentropy的...
  • sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数): 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一...
  • sigmoid和softmax激活函数的区别

    千次阅读 2017-07-13 10:58:59
    sigmoid曲线。  sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):  ... 引用wiki百科的定义: ... A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). ...wiki百科对softmax函数的
  • Maxout这样的过程,还有一个特殊的激活函数Softmax,因为它只会被用在网络中的最后一层,用来进行最后的分类归一化。 Sigmoid 值范围[0,1] 输入实数值并将其“挤压”到0到1范围内,适合输出为概率.
  • 浅谈sigmoid函数和softmax函数

    千次阅读 2020-06-02 17:53:42
    问题提出 最近在找文本分类问题的trick,偶尔...二分类问题一定要用sigmoid作为输出层的激活函数?当然不是,尝试一下包含俩类别的softmax吧。可能多一条分支就多一点信息叭,虽然后者在数学形式上更丑一点,但是实践中
  • 目录 缘起逻辑回归 Sigmoid Softmax 缘起逻辑回归 逻辑回归模型是用于二类分类的机器学习模型...我们知道,在逻辑回归中,用于预测样本类别的假设函数为 (小夕要讲大事,忽略偏置项参数向量转置这种细节啦)
  • Sigmoid函数: Softmax函数: 其中: 因此这两个完全等价,连梯度消失的位置都是等价的。 关于 灵犀的问题: 采用sigmoid输出时,使用[0-1.0]的threshold来得到不同的precisionrecall; 而采用softmax输出时,...
  • sigmoid函数和softmax函数

    千次阅读 2019-07-31 17:24:28
    sigmoid的输入为实数,输出在01之间,对一定范围内的数据很敏感。 二、单标签多分类问题 softmax函数表示为: 它的实质就是将一个K维的任意实数向量映射成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都...
  • Sigmoid函数与Softmax函数分别是什么?有什么区别sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):  引用wiki百科的定义:  A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).  其实...
  • 在这里主要是将激活函数中softmax和sigmoid的区分做一下记录。 维度 softmax() sidmoid() 公式 σ(z)j=ezj∑k=1Kezk\sigma(z)_j=\frac {e^{z_j}}{\sum^K_{k=1}e^{z_k}}σ(z)j​=∑k=1K​ezk​ez...

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