软磁

Softmax 的工作原理

Softmax 函数对神经网络前一层生成的实值分数向量进行运算。它首先对每个分数进行指数化处理，使所有数值都为正值。然后，它将每个指数化分数除以向量中所有指数化分数的总和，从而对这些指数化分数进行归一化处理。这一归一化步骤保证了输出值共同形成一个有效的概率分布，其中每个值代表输入属于特定类别的概率，所有概率之和等于 1。这样，模型的输出结果就很容易解释，便于决策。

软磁的应用

在必须将输入分配到几个相互排斥的类别中的情况下，Softmax 是不可或缺的。下面是一些突出的应用：

• 图像分类：在以下模型中 Ultralytics YOLO等模型中，当配置为分类时，Softmax 会在最后一层用于确定图像属于预定义类别（如 "猫"、"狗 "或 "汽车"）的概率。例如，给定一幅图像，Softmax 的输出可能是[0.85, 0.10, 0.05]，类别为['狗'、'猫'、'鸟']，表明该图像包含一只狗的概率为 85%。探索用于训练此类模型的不同图像分类数据集。
• 自然语言处理 (NLP)：Softmax 广泛应用于 NLP 任务。在情感分析中，它可以输出 "正面"、"负面 "或 "中性 "等情感的概率。在机器翻译或语言建模中，它可以预测序列中下一个词在整个词汇表中的概率分布。艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI，简称 AI2）等资源经常为 NLP 的进步做出贡献。

Softmax 与其他激活函数的比较

必须将 Softmax 与神经网络中使用的其他激活函数区分开来：

• ReLU（整流线性单元）：ReLU 及其变体（如Leaky ReLU）主要用于网络的隐藏层，以引入非线性，帮助模型学习复杂的模式。它们不会产生概率分布。
• 西格码Sigmoid 函数输出一个介于 0 和 1 之间的值，通常被解释为概率。它通常用于二元分类问题（一个输出节点）或多标签分类问题（多个输出节点，每个节点独立处理）。与 Softmax 不同的是，多个类别的 Sigmoid 输出值之和不一定为 1。
• Tanh（双曲切线）：Tanh 与 Sigmoid 相似，但输出值介于 -1 和 1 之间，也用于隐藏层以引入非线性。

在模型评估中的作用

Softmax 生成的概率输出对于评估分类模型的性能至关重要。这些概率用于计算准确率、精确度、召回率和F1 分数等关键指标。这些指标可以帮助我们深入了解模型的性能，为超参数调整和整体模型评估等过程提供指导。像 PyTorch和 TensorFlow等框架提供了 Softmax 函数的高效实现。

总之，Softmax 是多类分类模型架构中的一个重要组成部分，可以在从计算机视觉到 NLP 等不同的人工智能领域实现可解释的概率输出。为了管理采用 Softmax 的模型的生命周期，Ultralytics HUB等平台提供了用于训练、部署和监控的工具。