总结为: 将一组数变换为 总和为1,各个数为0~1之间的软性归一化结果。
=========================================================
关于logistic regression中的softmax 函数
是用来柔化输出值,减小值之间的差。
用来归一化一组值到0~1之间, 总和为1.
步骤为:
- 求出最大值max
- 由exp表达式将各个值转化为0~1之间的数 x[i] = exp(x[i] - max)
- 求sum,归一化。
- void LogisticRegression::softmax(double *x) {
- double max = 0.0;
- double sum = 0.0;
- for(int i=0; i<n_out; i++) if(max < x[i]) max = x[i];
- for(int i=0; i<n_out; i++) {
- x[i] = exp(x[i] - max);
- sum += x[i];
- }
- for(int i=0; i<n_out; i++) x[i] /= sum;
- }