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 axis define em qual eixo da entrada a função é aplicada.
Softmax é frequentemente usado como ativação da 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 são as probabilidades logarítmicas da probabilidade resultante.
Construtores Públicos
Softmax (operações 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 Softmax |
Métodos Públicos
| Operando <T> |
Métodos herdados
Construtores Públicos
Softmax público (Ops tf)
Cria uma ativação softmax onde o eixo padrão é ERROR(/#AXIS_DEFAULT) que indica a última dimensão.
Parâmetros
| TF | as operações do TensorFlow |
|---|
Softmax público (Ops tf, eixo interno)
Cria uma ativação Softmax
Parâmetros
| TF | as operações do TensorFlow |
|---|---|
| eixo | A dimensão softmax seria executada. |
Métodos Públicos
chamada de operando público <T> (entrada de operando <T>)
Obtém a operação de cálculo para a ativação.
Parâmetros
| entrada | o tensor de entrada |
|---|
Devoluções
- O operando para a ativação