fondo aplicación 1.RNN
Modelo Tipo de secuencia:
escenario:
(1) uno a muchos , extraída del contenido de la imagen, que fue descrito como un texto.
(2) a un multi-representantes: clasificación de texto, identificación de vídeo
(3) a varios, representante de: una descripción de texto del vídeo, una descripción de texto del contenido de vídeo
softmax para el proceso de multi-clasificación , se da salida a una pluralidad de neuronas, se mapea en el intervalo (0,1), se puede entender como una probabilidad.
En el aprendizaje de máquina, en especial la profundidad del aprendizaje, softmax es una función muy común y más importante, especialmente ampliamente utilizado en la escena de múltiples clasificación. Se puso un poco de entrada de la asignación de un número real entre 0 y 1, y la garantía normalizada y 1, por lo que la probabilidad de múltiples clasificadores y también pasa a ser uno.
En primer lugar, nos fijamos en softmax simplemente lo que eso significa. Como su nombre indica, SoftMax dos palabras, una de las cuales es máximo. Para max Todos estamos familiarizados con, por ejemplo, dos variables a, b. Si a> b, a la de un máximo, y viceversa para b. Brevemente describa en pseudo código que si a> b volver a; lo demás b.
Otra palabra es suave. Qué max es el problema? Si Max como un problema de clasificación, es blanco y negro, el resultado final es una variable determinada. Más a menudo, queremos tomar la salida de la probabilidad de una categoría, o que, esperamos que una gran puntuación se toma a menudo para, pero más pequeño puntuaciones que tienen una cierta probabilidad de vez en cuando tomar, así que aplicamos al concepto de suave, que es el resultado final de cada categoría se toma a la probabilidad
Referencias softmax: https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853
