softmax到底该怎么用?
我直接加载最后一个全连接层然后直接输出结果,这样用法是不是错的?这样训练出来的损失值一直无法变化
请问大家softmax该怎么使用
softmax到底该怎么使用
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- ShowMeAI 2022-12-10 13:55关注
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在深度学习中,softmax函数是一种常用的分类函数,它可以将输入的多个数值映射到一个0到1之间的概率分布。通常,在神经网络中,softmax函数会被用作输出层的激活函数,用来对多分类问题进行预测。
使用softmax函数的正确方法是,在神经网络的输出层使用softmax函数对输出进行转换,然后通过交叉熵损失函数计算预测误差,并在反向传播中更新网络权重。
下面是一个使用softmax函数的应用代码示例,这段代码使用了PyTorch深度学习框架来实现:import torch # 定义softmax函数 def softmax(x): # 计算输入x的指数 exps = torch.exp(x) # 计算指数的和 sum_exps = torch.sum(exps) # 计算softmax函数 softmax = exps / sum_exps return softmax # 定义网络结构 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(Net, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) # 在输出层使用softmax函数 x = softmax(x) return x # 定义损失函数 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 定义网络 net = Net(input_size=10, hidden_size=32, num_classes=10) # 进行训练 for epoch in range(num_epochs): # 遍历所有训练数据 for inputs, labels in train_loader: # 前向传播 outputs = net(inputs) # 计算损失 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播 loss.backward() # 更新网络参数 optimizer.step() # 在测试集上进行测试 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = net(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() # 输出测试结果 print('测试精度:%.4f%%' % (100 * correct / total))
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