深度学习面试100题15

本篇文章主要解析“深度学习面试100题”中的第15题：请说明Softmax的作用，以及为什么在神经网络中通常用作输出层的激活函数。

Softmax是一种广泛使用的激活函数，主要用于将神经网络输出的未归一化的概率分布转换成一个有效的概率分布。它可以将任意长度的向量转换为概率分布，其中向量的每个元素表示不同的分类。该算法最初是由李沙维兹等人提出，其主要思想是使用指数函数进行归一化，以便同时处理任意长度的向量。在正常使用之前，这些向量被用于评分，对于每个类别计算分数并基于该分数确定标签。

下面用Python代码演示Softmax的实现过程：

import numpy as np

def softmax(X):
    exp_X = np.exp(X)
    return exp_X / np.sum(exp_X)

X = np.array([1.2, 1.4, 0.8])
output = softmax(X)
print(output)

上面的代码首先使用np.exp()函数对输入的向量进行指数变换，然后使用np.sum()函数将其归一化，并返回新的概率分布。在上述例子中，输入向量X是一个长度为3的向量，表示三个不同分类的分数。输出结果是一个长度为3的向量，每个元素表示相应的分类的概率。

在神经网络中，通常用Softmax作为输出层的激活函数，因为它可以输出归一化的概率分布。这是有意义的，因为分类问题的目标是预测对象属于哪个类别，而Softmax输出层的概率分布给出了对不同类别的置信度评估。如果Softmax输出层的概率分布不归一化，则无法进行置信度评估。

此外，Softmax函数相对于sigmoid函数在多分类问题中具有一些优势。sigmoid函数虽然可以将输入值限制在0和1之间，但在面对多分类问题时，需要多个sigmoid函数进行并行处理，因为sigmoid函数对于每