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Softmax
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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 do axis
define em qual eixo da entrada a função é aplicada.
Softmax é freqüentemente usado como a ativação para a 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 em são as probabilidades logarítmicas da probabilidade resultante.
Construtores Públicos
| |
| Softmax (Ops tf, eixo interno) Cria uma ativação de Softmax |
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object boleano | igual a (objeto arg0) |
aula final <?> | getClass () |
int | hashCode () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notificar tudo () |
Fragmento | toString () |
vazio final | espera (long arg0, int arg1) |
vazio final | espera (long arg0) |
vazio final | espera () |
Construtores Públicos
public Softmax (Ops tf, eixo interno)
Cria uma ativação de Softmax
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|
eixo | A dimensão softmax seria executada em. |
---|
Métodos Públicos
Obtém a operação de cálculo da ativação.
Parâmetros
entrada | o tensor de entrada |
---|
Devoluções
- O operando para a ativação
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Última atualização 2021-04-01 UTC.
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