softmax函数与交叉熵_softmax表示式🧐
发布时间：2025-03-25 03:49:51来源：
在机器学习中，softmax函数和交叉熵是两个非常重要的概念。它们通常一起使用来解决分类问题。首先，让我们看看softmax函数是什么样的。它的公式如下：
softmax(z)_i = exp(z_i) / Σexp(z_j)
其中，z是一个向量，表示模型的输出。通过这个公式，我们可以将任意实数转换为一个概率分布，每个值都位于0到1之间，并且所有值的总和为1。😊
接下来是交叉熵，它用来衡量两个概率分布之间的差异。交叉熵的公式是：
H(y, y') = -Σy_i log(y'_i)
这里，y代表真实标签的概率分布，而y'是预测的概率分布。交叉熵越小，说明预测结果越接近实际值。💪
两者结合后，可以有效评估模型性能并优化参数。例如，在深度学习框架TensorFlow或PyTorch中，它们已经被高度优化，使得训练过程更加高效。🌟
总之，softmax和交叉熵就像一对黄金搭档，帮助我们更准确地完成各种分类任务！🎯
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