공개 클래스 소프트맥스
Softmax는 실수 벡터를 범주형 확률 벡터로 변환합니다.
출력 벡터의 요소는 (0, 1) 범위에 있고 합은 1입니다.
각 벡터는 독립적으로 처리됩니다. axis 인수는 함수가 적용되는 입력 축을 설정합니다.
결과가 확률 분포로 해석될 수 있기 때문에 Softmax는 분류 네트워크의 마지막 계층에 대한 활성화로 자주 사용됩니다.
각 벡터 x의 소프트맥스 exp(x) / tf.sum(exp(x)) 로 계산됩니다.
의 입력 값은 결과 확률의 로그 확률입니다.
공공 생성자
소프트맥스 (Ops tf) 기본 축이 마지막 차원을 나타내는 ERROR(/#AXIS_DEFAULT) 인 소프트맥스 활성화를 만듭니다. | |
Softmax (Ops tf, int 축) Softmax 활성화를 생성합니다. |
공개 방법
| 피연산자 <T> |
상속된 메서드
공공 생성자
공개 Softmax (Ops tf, int 축)
Softmax 활성화를 생성합니다.
매개변수
| tf | TensorFlow 작업 |
|---|---|
| 중심선 | 차원 소프트맥스가 수행됩니다. |