Softmax convierte un vector real en un vector de probabilidades categóricas.
Los elementos del vector de salida están en el rango (0, 1) y suman 1.
Cada vector se maneja de forma independiente. El argumento axis establece en qué eje de la entrada se aplica la función.
Softmax se utiliza a menudo como activación de la última capa de una red de clasificación porque el resultado podría interpretarse como una distribución de probabilidad.
El softmax de cada vector x se calcula como: exp(x) / tf.sum(exp(x)) .
Los valores de entrada son las probabilidades logarítmicas de la probabilidad resultante.
Constructores Públicos
Softmax (Ops tf) Crea una activación softmax donde el eje predeterminado es ERROR(/#AXIS_DEFAULT) que indica la última dimensión. | |
Softmax (Ops tf, eje int) Crea una activación de Softmax. |
Métodos públicos
| Operando <T> |
Métodos heredados
Constructores Públicos
Softmax público (Ops tf)
Crea una activación softmax donde el eje predeterminado es ERROR(/#AXIS_DEFAULT) que indica la última dimensión.
Parámetros
| tf | las operaciones de TensorFlow |
|---|
Softmax público (Ops tf, eje int)
Crea una activación de Softmax.
Parámetros
| tf | las operaciones de TensorFlow |
|---|---|
| eje | Se ejecutaría la dimensión softmax. |
Métodos públicos
Llamada pública de operando <T> (entrada de operando <T>)
Obtiene la operación de cálculo para la activación.
Parámetros
| aporte | el tensor de entrada |
|---|
Devoluciones
- El operando para la activación.