概念
Softmax回歸（Softmax Regression）是一種用于多分類任務的機器學習算法，特別是在神經(jīng)網(wǎng)絡中常用于輸出層來進行分類。它是Logistic回歸在多分類問題上的推廣。
原理
Softmax回歸的主要思想是將原始的線性分數(shù)（得分）轉(zhuǎn)化為類別概率分布，使得模型可以對多個類別進行分類。在Softmax回歸中，每個類別都有一個權重向量和偏置項，將輸入特征與權重相乘并添加偏置，然后通過Softmax函數(shù)將分數(shù)轉(zhuǎn)化為概率。
Softmax函數(shù)可以將一個K維的向量（K個類別的分數(shù)）映射成一個K維的概率分布。假設有K個類別，對于給定的輸入向量x，Softmax函數(shù)的計算公式如下：
其中，
P
(
y
=
i
∣
x
)
P(y=i | x)
P(y=i∣x) 表示在給定輸入x的情況下，樣本屬于第i個類別的概率，
z
i
z_i
zi? 是輸入x在第i個類別上的得分。Softmax函數(shù)的分母是對所有類別的得分進行指數(shù)運算后的和。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-655645.html
Softmax回歸的訓練過程通常使用交叉熵損失函數(shù)（Cross-Entropy Loss），用于衡量模型預測的概率分布與真實標簽的差距。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-655645.html
代碼實現(xiàn)
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 生成隨機數(shù)據(jù)
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(3, size=(100, 1))
# 對標簽進行獨熱編碼
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
y_onehot = encoder.fit_transform(y)
# 構建Softmax回歸模型
model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_dim=10, activation='softmax'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(X, y_onehot, epochs=50, batch_size=32)
到了這里，關于神經(jīng)網(wǎng)絡基礎-神經(jīng)網(wǎng)絡補充概念-54-softmax回歸的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
