В чем разница между softmax и сигмоидальной функциями активации?

Разница между softmax и сигмоидальной функциями активации заключается в их назначении и области применения. www.geeksforgeeks.org {6-host}

Сигмоидальная функция в основном используется для бинарной классификации, где нужно провести различие между двумя взаимоисключающими результатами. www.geeksforgeeks.org Она сопоставляет любые действительные входные данные с вероятностью от 0 до 1, что делает её идеальной для различения двух возможных исходов. www.geeksforgeeks.org Например, в системе обнаружения нежелательной почты (спам или не спам) значение сигмоидальной функции может быть равно 0,85, что указывает на 85% вероятность того, что электронное письмо является спамом. www.geeksforgeeks.org

Softmax разработан для многоклассовой классификации, где входные данные должны быть отнесены к одному из нескольких взаимоисключающих классов. www.geeksforgeeks.org В отличие от сигмоидальной функции, которая вычисляет независимые вероятности для каждого выхода, softmax вычисляет распределение вероятностей по всем классам, которое в сумме равно 1. www.ultralytics.com Например, модель, классифицирующая рукописные цифры из набора данных MNIST, использует softmax для присвоения единой вероятности каждой цифре от 0 до 9. www.ultralytics.com

Таким образом, softmax подходит для задач, в которых нужно распределить вероятности по нескольким классам, а сигмоидальная функция — для задач, где важно различить два возможных исхода. www.geeksforgeeks.org {6-host}