… функция активации используется в последнем слое многослойной нейронной сети для решения задачи классификации с множеством классов

Другие предметы Университет Функции активации в нейронных сетях функция активации многослойная нейронная сеть задача классификации нейронные сети основы нейронных сетей университета классы последний слой Новый

В многослойных нейронных сетях для решения задачи классификации с множеством классов обычно используется функция активации Softmax на последнем слое. Давайте разберем, почему именно эта функция является подходящей и как она работает.

Вот основные шаги, которые помогут понять её применение:

1. Определение задачи классификации: В задачах классификации с множеством классов мы имеем набор данных, где каждый объект принадлежит к одному из нескольких классов. Например, это может быть задача распознавания изображений, где изображение может быть отнесено к одной из нескольких категорий (например, кошка, собака, птица и т.д.).
2. Выходной слой нейронной сети: В последнем слое многослойной нейронной сети количество нейронов соответствует количеству классов, которые мы хотим различать. Каждый нейрон будет выдавать оценку (или логит) для соответствующего класса.
3. Функция активации Softmax: Softmax принимает на вход логиты (выходы нейронов) и преобразует их в вероятности. Она вычисляет экспоненту каждого логита и нормализует их, чтобы сумма всех вероятностей равнялась 1. Это делается по следующей формуле:
   • Для каждого логита z_i из выходного слоя, Softmax вычисляет:
   • p_i = exp(z_i) / Σ exp(z_j), где j пробегает все классы.
4. Интерпретация результатов: После применения Softmax выходные значения можно интерпретировать как вероятности принадлежности к каждому из классов. Например, если у нас три класса, и после применения Softmax мы получили вероятности [0.7, 0.2, 0.1], это означает, что модель с высокой вероятностью (70%) считает, что объект принадлежит к первому классу.
5. Обучение модели: Для обучения многослойной нейронной сети с использованием функции активации Softmax обычно применяют функцию потерь, такую как кросс-энтропия, которая эффективно работает с вероятностными выходами.

Таким образом, функция активации Softmax на последнем слое многослойной нейронной сети позволяет не только получить вероятности для каждого класса, но и обеспечивает корректное обучение модели для задач многоклассовой классификации.