🌟 Sigmoid与Softmax：轻松搞懂激活函数背后的秘密！ 🌟
发布时间：2025-03-25 08:12:27来源：
在深度学习的世界里，激活函数就像是神经网络中的“调味料”，能让模型更聪明地处理数据。今天，让我们聊聊两个常见的激活函数——Sigmoid和Softmax！ 😊
首先登场的是Sigmoid！它长得像一条优雅的“S”曲线（sigmoid的英文本意就是“S形”）。它的作用是将输入值压缩到0到1之间，非常适合用来表示概率值。比如，判断一张图片是不是猫，Sigmoid会给出一个介于0到1之间的数值，代表“是猫”的可能性大小。✨
接着是Softmax，它是Sigmoid的“升级版”，专为多分类任务设计。想象你要分辨一只动物是狗、猫还是兔子，Softmax会为你分配三个概率值，加起来正好是1，每个值代表一种类别的可能性。它就像一个公平的裁判，确保所有选项的概率总和为1，让你一眼看出哪个类别最有可能获胜！🐾
总结一下，Sigmoid适合二分类，而Softmax则是多分类的好帮手！掌握了它们，你就离深度学习的大门更近一步啦！🚀✨
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