Softmax

सॉफ्टमैक्स एक वास्तविक वेक्टर को श्रेणीबद्ध संभावनाओं के वेक्टर में परिवर्तित करता है।

आउटपुट वेक्टर के तत्व श्रेणी (0, 1) और योग 1 में हैं।

प्रत्येक वेक्टर को स्वतंत्र रूप से नियंत्रित किया जाता है। axis तर्क यह निर्धारित करता है कि फ़ंक्शन इनपुट के किस अक्ष पर लागू होता है।

सॉफ्टमैक्स का उपयोग अक्सर वर्गीकरण नेटवर्क की अंतिम परत के सक्रियण के रूप में किया जाता है क्योंकि परिणाम की व्याख्या संभाव्यता वितरण के रूप में की जा सकती है।

प्रत्येक वेक्टर x के सॉफ्टमैक्स की गणना इस प्रकार की जाती है: exp(x) / tf.sum(exp(x)) ।

इसमें इनपुट मान परिणामी संभाव्यता के लॉग-ऑड्स हैं।