• Buradasın

    Softmax ve softplus arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Softmax ve softplus arasındaki temel farklar şunlardır:
    1. Kullanım Alanı:
      • Softmax, çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılır ve çıktıları olasılık dağılımına dönüştürür 12.
      • Softplus, genellikle gizli katmanlarda kullanılır ve ReLU'nun yumuşak bir yaklaşımı olarak, çıktıları pozitif yönde ayarlar 3.
    2. Matematiksel Özellikler:
      • Softmax, exponential fonksiyon kullanarak çıktıları 0 ile 1 arasında normalleştirir ve tüm olasılıkların toplamını 1 yapar 12.
      • Softplus, log ve exp fonksiyonlarını içerir, çıktıları (0, +∞) aralığında üretir ve türevlenebilir bir fonksiyondur 3.
    3. Gradient Davranışı:
      • Softmax, daha yüksek değerler için daha büyük gradyanlar üretir, bu da modelin daha iyi eğitilmesini sağlar 1.
      • Softplus, vanishing gradient problemini önler ve özellikle küçük x değerleri için sıfıra yakındır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. biquantumarc.com
        1
      2. medium.com
        2
      3. geeksforgeeks.org
        3
      4. quora.com
        4
      5. linkedin.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Softplus fonksiyonu nedir?

    Softplus fonksiyonu, matematiksel olarak ln(1 + ex) şeklinde tanımlanan, ReLU fonksiyonunun pürüzsüz bir yaklaşımıdır. Bu fonksiyonun bazı özellikleri şunlardır: - Çıktı her zaman pozitiftir. - Yumuşak bir şekilde artar ve her yerde türevlenebilirdir, sıfırda keskin bir köşe yapan ReLU'nun aksine. - Negatif girdiler için fonksiyon sıfıra yaklaşır, ancak asla tam olarak sıfır olmaz, bu da "ölen nöronlar" sorununu önler. Softplus fonksiyonu, yapay sinir ağlarında aktivasyon fonksiyonu olarak kullanılır ve özellikle hem pozitif hem de negatif verilerle çalışan ağlarda tercih edilir.
    5 kaynak