分类算法（六）

这两个函数想必很多人会有所混淆，这里简单介绍一下，包括二分类、多分类、多标签分类之间的关系以及如何应用softmax和sigmoid。    

其实说起来也简单，先来介绍下基本信息。

softmax 多分类比较常用一些，主要用途是把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，而多分类的概率之和也刚好为1。

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853 这里盗的图，哈哈哈

代价函数一般采用交叉熵损失函数来计算，类似于Logistic回归代价函数

Sigmoid函数也称为S型生长曲线，常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间

优点：

值域在0和1之间，可以用作输出层，输出表示概率

函数具有非常好的对称性

 函数对输入超过一定范围就会不敏感

求导容易

扩展： sigmoid函数和tanh函数是研究早期被广泛使用的2种激活函数。两者都为S 型饱和函数。 当sigmoid 函数输入的值趋于正无穷或负无穷时，梯度会趋近零，从而发生梯度弥散现象。sigmoid函数的输出恒为正值，不是以零为中心的，这会导致权值更新时只能朝一个方向更新，从而影响收敛速度。tanh 激活函数是sigmoid 函数的改进版，是以零为中心的对称函数，收敛速度快，不容易出现 loss 值晃动，但是无法解决梯度弥散的问题。2个函数的计算量都是指数级的，计算相对复杂。softsign 函数是 tanh 函数的改进版，为 S 型饱和函数，以零为中心，值域为（−1，1）。

softmax可以用在多分类，sigmoid可以用来二分类处理， 多标签分类是多个二分类，可以采用多个sigmoid函数实现。

注意：

多分类中，各个类别之间是互斥的，意思是，你要将一个样本分类到n个类别中的其中1个

多标签分类，是将样本分类到n个类别中的多个

二分类就不用说了

参考链接

https://www.zhihu.com/question/23765351

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853

https://baike.baidu.com/item/softmax%20%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/22689563?fr=aladdin

https://www.cnblogs.com/zongfa/p/8971213.html

https://baike.baidu.com/item/Sigmoid%E5%87%BD%E6%95%B0/7981407?fr=aladdin

https://www.cnblogs.com/CZiFan/p/9855147.html

https://www.jianshu.com/p/506595ec4b58

https://www.zhihu.com/question/24259872

https://blog.csdn.net/su_mo/article/details/79281623