Softmax

공개 클래스 소프트맥스

Softmax는 실수 벡터를 범주형 확률 벡터로 변환합니다.

출력 벡터의 요소는 (0, 1) 범위에 있고 합은 1입니다.

각 벡터는 독립적으로 처리됩니다. axis 인수는 함수가 적용되는 입력 축을 설정합니다.

결과가 확률 분포로 해석될 수 있기 때문에 Softmax는 분류 네트워크의 마지막 계층에 대한 활성화로 자주 사용됩니다.

각 벡터 x의 소프트맥스 exp(x) / tf.sum(exp(x)) 로 계산됩니다.

의 입력 값은 결과 확률의 로그 확률입니다.

	소프트맥스 (Ops tf) 기본 축이 마지막 차원을 나타내는 `ERROR(/#AXIS_DEFAULT)` 인 소프트맥스 활성화를 만듭니다.
	Softmax (Ops tf, int 축) Softmax 활성화를 생성합니다.

활성화를 위한 계산 작업을 가져옵니다.

활성화를 위한 계산 작업을 가져옵니다.

java.lang.Object 클래스에서

공공 생성자

기본 축이 마지막 차원을 나타내는 ERROR(/#AXIS_DEFAULT) 인 소프트맥스 활성화를 만듭니다.

tf	TensorFlow 작업

Softmax 활성화를 생성합니다.

tf	TensorFlow 작업
중심선	차원 소프트맥스가 수행됩니다.

활성화를 위한 계산 작업을 가져옵니다.

입력	입력 텐서