The purpose of the softmax function is to preserve the ratio of the vectors as opposed to squashing the end-points with a sigmoid as the values saturate (i.e. tend to +/- 1 (tanh) or from …

Jan 9, 2017 · I get the reasons for using Cross-Entropy Loss, but how does that relate to the softmax? You said "the softmax function can be seen as trying to minimize the cross-entropy …

答案来自专栏：机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流。 softmax函数 …

根据公式很自然可以想到，各个分类的SoftMax值加在一起是1，也就是100%。 所以，每个分类的SoftMax的值，就是将得分转化为了概率，所有分类的概率加在一起是100%。 这个公式很自 …

softmax有2个无法抗拒的优势：1. softmax作为输出层，结果可以直接反映概率值，并且避免了负数和分母为0的尴尬； 2. softmax求导的计算开销非常小，简直就是送的。

使用Softmax的原因 讲解了Softmax的函数和使用，那么为什么要使用这个激活函数呢？下面我们来给一个实际的例子来说明：这个图片是狗还是猫？ 这种神经网络的常见设计是输出两个实 …

How to correctly use Cross Entropy Loss vs Softmax for classification? Asked 4 years, 6 months ago Modified 4 years, 6 months ago Viewed 18k times

如上图，因为softmax会进行指数操作，当上一层的输出，也就是softmax的输入比较大的时候，可能就会产生overflow。 比如上图中，z1、z2、z3取值很大的时候，超出了float能表示的范围。

The function torch.nn.functional.softmax takes two parameters: input and dim. According to its documentation, the softmax operation is applied to all slices of input along the specified dim, …

Sep 17, 2021 · Why would you need a log softmax? Well an example lies in the docs of nn.Softmax: This module doesn't work directly with NLLLoss, which expects the Log to be …