Softmax converte um vetor real em um vetor de probabilidades categóricas.
Os elementos do vetor de saída estão no intervalo (0, 1) e somam 1.
Cada vetor é tratado de forma independente. O argumento do axis
define em qual eixo da entrada a função é aplicada.
Softmax é freqüentemente usado como a ativação para a última camada de uma rede de classificação porque o resultado pode ser interpretado como uma distribuição de probabilidade.
O softmax de cada vetor x é calculado como: exp(x) / tf.sum(exp(x))
.
Os valores de entrada em são as probabilidades logarítmicas da probabilidade resultante.
Construtores Públicos
Softmax (Ops tf) Cria uma ativação softmax onde o eixo padrão é ERROR(/#AXIS_DEFAULT) que indica a última dimensão. | |
Softmax (Ops tf, eixo interno) Cria uma ativação de Softmax |
Métodos Públicos
Operando <T> |
Métodos herdados
Construtores Públicos
public Softmax (Ops tf)
Cria uma ativação softmax onde o eixo padrão é ERROR(/#AXIS_DEFAULT)
que indica a última dimensão.
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|
public Softmax (Ops tf, eixo interno)
Cria uma ativação de Softmax
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|---|
eixo | A dimensão softmax seria executada em. |