cnn中的tf.nn.softmax是什么意思

Question

我用网上的一些教程实现了一个CNN用于图像分类，找到了softmax的这个功能，没看懂

score = tf.nn.softmax(predictions[0])

当我使用它时，我发现我不理解它们的含义的值

谁能解释一下这个功能，它的用途是什么！

Answer 1

一个softmax函数可以将你的logits映射到一个百分比，通常用于多类分类问题，百分比总和为1

函数可以这样计算

e.g [1. 0. 1.] -> [0.3, 0.4, 0.3]
softmax = tf.exp(logits) / tf.reduce_sum(tf.exp(logits), axis) # Took from the official tensorflow site

典型用法

import tensorflow as tf

logits = model(data) # make a forward pass(prediction)
predictions = tf.nn.softmax(logits) # so we know the score of our predictions
print(predictions.max())