Softmax

Softmax konwertuje wektor rzeczywisty na wektor prawdopodobieństw kategorycznych.

Elementy wektora wyjściowego znajdują się w zakresie (0, 1) i sumują się do 1.

Każdy wektor jest obsługiwany niezależnie. Argument axis określa, wzdłuż której osi wejścia zostanie zastosowana funkcja.

Softmax jest często używany jako aktywacja ostatniej warstwy sieci klasyfikacyjnej, ponieważ wynik można interpretować jako rozkład prawdopodobieństwa.

Softmax każdego wektora x jest obliczany jako: exp(x) / tf.sum(exp(x)) .

Wartości wejściowe to log-szansa wynikowego prawdopodobieństwa.