如何使用python中的softmax输出进行神经网络和机器学习来解释多项式Logit模型？[重复]
它涉及使用softmax函数输出进行机器学习和神经网络来理解和解释多项式Logit模型。
共有1个答案
Softmax 函数是神经网络中深度学习中最重要的输出函数之一（参见 Uniqtech 的“以分钟为单位理解 Softmax”）。Softmax 函数适用于有三类或更多类结果的情况。softmax 公式将 e 提高到每个值分数的指数分数，并将其替换为 e 提高指数分数值的总和。例如，如果我知道这四个类的 Logit 分数为：[3.00， 2.0， 1.00， 0.10]，为了获得概率输出，可以按如下方式应用 softmax 函数：
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将numpy导入为np
def softmax（x）：
打印（softmax（分数））
输出:概率(p) = 0.642 0.236 0.087 0.035
所有概率之和(p) = 0.642 0.236 0.087 0.035 = 1.00。你可以试着在上面的分数里代入你知道的任何值，你会得到一个不同的值。所有值或概率的总和将等于1。这是有意义的，因为所有概率的总和等于1，从而将Logit分数转换为概率分数，以便我们可以更好地预测。最后，softmax的输出，可以帮助我们理解和解释多项Logit模型。如果你喜欢这些想法，请在下面留下你的评论。
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