В чем преимущества и недостатки функции Softmax перед сигмоидальной функцией?

Преимущества функции Softmax перед сигмоидальной функцией:

• Область применения: Softmax подходит для многоклассовой классификации, где входным данным нужно присвоить один из нескольких взаимоисключающих классов. www.geeksforgeeks.org www.myscale.com Сигмоидальная функция предназначена для бинарной классификации, где нужно различить два взаимоисключающих результата. www.geeksforgeeks.org www.myscale.com
• Распределение вероятностей: в отличие от сигмоидальной функции, вероятности, полученные с помощью Softmax, всегда суммируются до 1. www.nomidl.com Это свойство обеспечивает, что прогнозы модели представляют собой допустимое распределение вероятностей по классам. www.nomidl.com
• Усиление вероятности правильного класса: Softmax увеличивает вероятность правильного класса и уменьшает вероятность других. www.myscale.com

Некоторые недостатки функции Softmax:

• Проблема интерпретации результатов: использование Softmax может привести к ложным выводам и неправильной классификации, особенно когда входные данные не соответствуют ни одному из классов в наборе данных. cyberleninka.ru

Таким образом, универсально лучшей функции нет: Softmax и сигмоидальная функция служат разным целям. dev.to Выбор между ними зависит от характера задачи классификации. www.myscale.com