Exponenta Banner
exponenta event banner

softmax

Примените softmax активацию, чтобы образовать канал размерность

свернуть все на странице

Синтаксис

dlY = softmax(dlX)
dlY = softmax(dlX,'DataFormat',FMT)

Описание

softmax операция активации применяет функцию softmax к размерности канала входных данных.

Функция softmax нормирует значение входных данных через размерность канала, таким образом, что это суммирует одному. Можно расценить выход функции softmax как вероятностное распределение.

Примечание

Эта функция применяет softmax операцию к dlarray данные. Если вы хотите применить softmax в layerGraph объект или Layer массив, используйте следующий слой:

пример

dlY = softmax(dlX) вычисляет softmax активацию входа dlX путем применения softmax передаточной функции к размерности канала входных данных. Все значения в dlY между 0 и 1, и суммируйте к 1. Вход dlX должен быть отформатированный dlarray. Выход dlY отформатированный dlarray с тем же форматом размерности как dlX.

dlY = softmax(dlX,'DataFormat',FMT) также задает формат размерности FMT когда dlX не отформатированный dlarray. Выход dlY бесформатный dlarray с той же размерностью заказывают как dlX.

Примеры

свернуть все

Используйте softmax функционируйте, чтобы установить все значения во входных данных к значениям между 0 и 1 та сумма к 1 по всем каналам.

Создайте данные о классификации входов как два наблюдения за случайными переменными. Данные могут быть в любой из 10 категорий. 

numCategories = 10;
observations = 2;

X = rand(numCategories,observations);
dlX = dlarray(X,'CB');

Вычислите softmax активация.

dlY = softmax(dlX);
totalProb = sum(dlY,1)
dlY =

  10(C) x 2(B) dlarray

    0.1151    0.0578
    0.1261    0.1303
    0.0579    0.1285
    0.1270    0.0802
    0.0959    0.1099
    0.0562    0.0569
    0.0673    0.0753
    0.0880    0.1233
    0.1328    0.1090
    0.1337    0.1288
totalProb =

  1(C) x 2(B) dlarray

    1.0000    1.0000

Все значения в dlY расположитесь между 0 и 1. Значения по всем каналам суммируют к 1 для каждого наблюдения.

Входные параметры

свернуть все

Входные данные в виде отформатированного dlarray или бесформатный dlarray. Когда dlX не отформатированный dlarray, необходимо задать формат этикетки размерности с помощью 'DataFormat',FMT.

dlX должен содержать 'C' размерность канала.

Типы данных: single | double

Порядок размерности бесформатных входных данных в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DataFormat' и символьный массив или строка FMT это обеспечивает метку для каждой размерности данных. Каждый символ в FMT должно быть одно из следующего:

  • 'S' — Пространственный

  • 'C' — Канал

  • 'B' — Пакет (например, выборки и наблюдения)

  • 'T' — Время (например, последовательности)

  • 'U' — Незаданный

Можно указать, что несколько размерностей пометили 'S' или 'U'. Можно использовать, маркирует 'C'B, и 'T' самое большее однажды.

Необходимо задать 'DataFormat',FMT когда входными данными не является отформатированный dlarray.

Пример: 'DataFormat','SSCB'

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Активации Softmax, возвращенные как dlarray. Все значения в dlY между 0 и 1. Выход dlY имеет тот же базовый тип данных как вход dlX.

Если входные данные dlX отформатированный dlarray, dlY имеет тот же формат размерности как dlX. Если входными данными не является отформатированный dlarray, dlY бесформатный dlarray с той же размерностью заказывают как входные данные.

Больше о

свернуть все

Активация Softmax

softmax функция нормирует вход через размерность канала, такую, что это суммирует одному. Для получения дополнительной информации см. определение Слоя Softmax на softmaxLayer страница с описанием.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Смотрите также

| | | | | | | | |

Темы

Введенный в R2019b

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка