Softmax convertit un vecteur réel en vecteur de probabilités catégorielles.
Les éléments du vecteur de sortie sont compris dans la plage (0, 1) et totalisent 1.
Chaque vecteur est traité indépendamment. L'argument axis définit sur quel axe de l'entrée la fonction est appliquée.
Softmax est souvent utilisé comme activation de la dernière couche d'un réseau de classification car le résultat pourrait être interprété comme une distribution de probabilité.
Le softmax de chaque vecteur x est calculé comme suit : exp(x) / tf.sum(exp(x)) .
Les valeurs d'entrée sont les log-cotes de la probabilité résultante.
Constructeurs Publics
Softmax (Ops tf) Crée une activation softmax où l'axe par défaut est ERROR(/#AXIS_DEFAULT) qui indique la dernière dimension. | |
Softmax (Ops tf, axe int) Crée une activation Softmax |
Méthodes publiques
| Opérande <T> |
Méthodes héritées
Constructeurs Publics
Softmax public (Ops tf)
Crée une activation softmax où l'axe par défaut est ERROR(/#AXIS_DEFAULT) qui indique la dernière dimension.
Paramètres
| tf | les opérations TensorFlow |
|---|
public Softmax (Ops tf, axe int)
Crée une activation Softmax
Paramètres
| tf | les opérations TensorFlow |
|---|---|
| axe | La dimension softmax serait effectuée. |
Méthodes publiques
Appel d'opérande public <T> (entrée d'opérande <T>)
Obtient l’opération de calcul pour l’activation.
Paramètres
| saisir | le tenseur d'entrée |
|---|
Retour
- L'opérande d'activation