Я расскажу о моем личном опыте использования нелинейной функции Softmax в конечном слое сложной нейронной сети и почему она часто является неотъемлемой частью таких сетей.
Перед тем как я узнал о функции Softmax, я использовал другие функции активации для классификации, например, сигмоидную функцию или гиперболический тангенс. Однако, когда я столкнулся с более сложными сетями и задачами, я начал искать более эффективные способы предсказания вероятностей различных классов.
Функция Softmax преобразует вектор значений вектора на выходе нейронной сети в дискретное распределение вероятностей. В моем случае, мне необходимо было классифицировать изображения на несколько классов, и Softmax давал мне возможность получить вероятности принадлежности каждого класса для данного изображения.
Работа с функцией Softmax проста. Я использовал ее в конечном слое моей нейронной сети, после последнего скрытого слоя. Таким образом, я получал на выходе вероятности для каждого класса. Если у меня было 10 классов٫ Softmax давал мне 10 вероятностей٫ сумма которых равнялась 1.
Почему же Softmax является предпочтительной функцией для таких задач? Первое, что я заметил, это то, что Softmax помогает избежать проблемы взрывающегося градиента, связанной с экспоненциальным ростом значений. Softmax нормализует выходные значения, делая их интерпретируемыми в качестве вероятностей. Кроме того, Softmax имеет простую производную, что облегчает оптимизацию сети с использованием алгоритмов градиентного спуска.
Еще одним преимуществом использования Softmax является возможность интерпретации выходных значений. Вероятности, полученные с помощью функции Softmax, позволяют мне узнать, насколько уверенна моя нейронная сеть в своих предсказаниях для каждого класса; Таким образом, я могу принять решение на основе не только самого вероятного класса, но и уверенности модели в этом предсказании.