[人工智能-深度学习-12]：神经网络基础 - 激活函数之SoftMax与多分类神经网络模型

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目录

第1章 sigmoid函数在多分类中的困境

第2章 softmax函数在多分类中的应用

2.1 什么是softmax

2.2 softmax的几何意义

2.3 softmax在多分类中的应用

2.4 softmax与sigmoid比较

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第1章 sigmoid函数在多分类中的困境

输入案例：(X1, X2, X3....... X728)

输出案例：【0.1,  0.6, 0.1, 0.1, 0.2, 0.4, 0.8, 0.2, 0.1, 0.9】

•  sigmoid函数中的每一路的输出值都是在【0,1】，但每一输出是独立的。
• 因为每一路的输出是独立的，导致每一路的输出值累加，其累加和不等于1，甚至可能大于1，图上图所示，大于1导致：所有的输出体现不出“概率”的意图，也体现不出“比重”的概念。
• 因为每一路的输出是独立的，无法体现每一路的相对关系，只能看出每一路的绝对关系, 如：
• 更致命的问题是，不同序列的输出值之间也没有绝对值，也没有可比性

输出索引：  【 0,      1,   2  ,   3 ,   4 ,   5,   6  ,  7  , 8     9】

输出案例1：【0.1,  0.6,  0.1, 0.1, 0.2, 0.4, 0.8, 0.2, 0.1, 0.9】=》0.9最大, index9的输出最接近样本标签1.

输出案例2：【0.1,  0.5,  0.1, 0.1, 0.2, 0.4, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1  =》 0.5最大, index1的输出最接近样.

更尴尬的，同一路输出，如index1，第一次输出为0.6， 第二次输出为0.5，从绝对值的角度看，即0.6>0.5, 0.6比0.5更接近1, 尴尬的是，0.6反而没有0.5起到的作用大。

这里的根本原因是：多分类的每一路的输出是独立的，它们之间没有相对关系，没有对他们进行联合处理，相对性处理。

这里的根本原因是：

• 每路输出，没有进行归一化处理（全部输出的累加和为1）
• 没录输入，没有进行联合化处理（求每一类的累加和）

softmax就是这样的函数，能够解决上述两个问题。

第2章 softmax函数在多分类中的应用

2.1 什么是softmax

（1）数学公式

（2）softmax的作用与效果

• softmax对输入数据的关系进行了放大：

如X7=2, 经过e^2放到后，变成了7.3890. 

如X7=9, 经过e^9放到后，变成了1096.62. 

• softmax对放大后的数据进行累加和计算，把相互无关的独立数据，放到了同一个空间中进行累加。
• softmax把每一路放大后的数据与累加和的数据进行比较，，得到了每一路在累加和中的比重或比例，这是典型的横向比较。实际上得到每一路的相对大小的关系！！！

2.2 softmax的几何意义

• softmax把输入数值空间【-负无穷，+正无穷】映射到了数值空间【0，+无穷】，
• 在映射的过程中，softmax对每一路输入x信号进行指数函数e^x进行放大。如输入x1=1， x2=5 => x2/x1 = 5 倍， 然而，映射后放大为e^x2/e^x1 = e^4倍。即经过softmax后，x2与x1的距离被放到了。

2.3 softmax在多分类中的应用

 用一个softmax替代每个神经元原先的每个sigmoid函数，最后通过ArgMax选择一路最大值输出。

2.4 softmax与sigmoid比较

（1）相同点

• 输入值区间【-无穷，+无穷】，输出值为【0,1】

（2）不同点

• sigmoid是单输入单输出，多个sigmoid组成多输入多输出； softmax本身就是多输入，多输出。
• sigmoid的每一路输出是完全独立的，不相关的。softmax的各路输出是联合相关的，他们都是各路占汇总值的比例、权重，每一路的输出，除了与自身的输入相关，还与其他路的输入相关。

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