softmax function

Üdvözlöm, Ön a softmax function szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a softmax function szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a softmax function szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a softmax function szóról tudni kell, itt található. A softmax function szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Asoftmax function és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Főnév

softmax function (tsz. softmax functions)

  1. (informatika) softmax függvény

A softmax függvény egy matematikai függvény, amelyet széles körben alkalmaznak a gépi tanulásban, különösen klasszifikációs problémáknál. Fő célja, hogy egy valós számokat tartalmazó vektort valószínűségi eloszlássá alakítson. Ez azt jelenti, hogy minden kimeneti érték:

  • pozitív lesz,
  • és az összegük pontosan 1.



Alapdefiníció

Legyen adott egy valós számokat tartalmazó vektor:

A softmax függvény minden -hez a következő értéket rendeli:

Ez azt jelenti, hogy minden komponens exponenciális értékét vesszük, és elosztjuk az összes komponens exponenciális összegével.



Intuíció

  • Az exponenciálás kiemeli a nagyobb értékeket.
  • Az összeggel való osztás garantálja, hogy a végeredmény normalizált valószínűségeloszlás lesz.

Ha pl. egy neurális háló utolsó rétegének kimenete:

akkor softmax után kb. így alakul:

A legnagyobb kimenethez a legnagyobb valószínűség tartozik.



Alkalmazás a gépi tanulásban

1. Többosztályos klasszifikáció

A softmax az utolsó réteg aktivációja, ha a modell több kategória közül választ (pl. képfelismerés: macska, kutya, autó…).

2. Cross-entropy veszteség (loss)

A softmax kimenete együtt használható a keresztentrópia veszteségfüggvénnyel, ami összehasonlítja a modell által adott valószínűségi eloszlást a valódi (one-hot) címkével.

3. Valószínűségi értelmezés

A softmax révén minden kimenet értelmezhető úgy, mint annak valószínűsége, hogy a bemenet egy adott osztályba tartozik.



Numerikus stabilitás – trükk

A nagy értékek miatt előfordulhat túlcsordulás (overflow) az exponenciálásnál. Ezért gyakori technika:

Ez nem változtatja meg az eredményt, de csökkenti a számítási hibát.



Példa (kézzel számolva)

Legyen:

Először:

Összeg:

Softmax értékek:

Értelmezés sikertelen (formai hiba): {\displaystyle \left ≈ }



Deriváltja (gradiens)

A softmax függvény deriváltját gyakran kell számolni a visszaterjesztés (backpropagation) során.

A derivált mátrix (Jacobi-mátrix):

Ahol a Kronecker-delta (1, ha , egyébként 0).



Összefoglalás

Tulajdonság Részletek
Bemenet Valós számok vektora
Kimenet Valószínűségek vektora (mindegyik ≥ 0, összegük = 1)
Leggyakoribb alkalmazás Többosztályos klasszifikáció
Előnye Könnyen értelmezhető valószínűségi kimenet
Hátránya Túl magabiztossá teheti a modellt (túlzottan éles eloszlás)