hce_kmu
112年
計算機概論與程式設計
第 7 題
Which of the following activation functions is commonly used in the output layer of neural networks and performs well in multi-class classification problems?
- A Softmax
- B Leaky ReLU
- C Tanh
- D ReLU
- E Sigmoid
思路引導 VIP
想像你有一個模型需要從五個不同類別中選出一個最可能的答案。如果我們希望最終輸出的五個數字，能夠像「信心百分比」一樣，讓它們加起來剛好等於 100%，你會如何處理這些數字，好讓它們彼此之間存在競爭關係且總和固定呢？
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太棒了！你能精準選出 Softmax，代表你對神經網路中「各司其職」的激活函數有很清晰的掌握。在處理多分類問題 (Multi-class classification) 時，Softmax 函數是輸出層的首選，它的關鍵特性在於能將神經元的原始輸出（Logits）映射到 $(0, 1)$ 之間，且確保所有類別的機率總合恰好為 $1$。其數學運算式如下： $$S(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{z_j}}$$ 這使得模型輸出的數值具備了「機率分佈」的直觀意義，讓開發者能輕易判斷模型對各個類別的信心程度。
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