Softmax Layer

Dieser Funktionsblock implementiert die Softmax-Aktivierungsfunktion, die häufig im maschinellen Lernen verwendet wird, insbesondere bei Multi-Class-Klassifikationsproblemen. Er gibt Wahrscheinlichkeiten für jede Klasse basierend auf den Eingabedaten aus.

📥 Eingänge

Dieser Funktionsblock hat keine Eingänge, da er als Schicht in einem neuronalen Netzwerk fungiert.

📤 Ausgänge

Dieser Funktionsblock erzeugt keine direkten Ausgaben, sondern dient als Schicht für nachgelagerte Schichten, die seine Wahrscheinlichkeiten für die weitere Verarbeitung nutzen.

🕹️ Steuerungen

Axis Eine Dropdown-Auswahl, um die Achse zu bestimmen, entlang der die Softmax-Funktion berechnet wird.

• Wählen Sie 1, um die Softmax über die Zeilen anzuwenden.

• Wählen Sie -1, um die Softmax über die Spalten anzuwenden.

🎨 Funktionen

Multi-Class Capability Ermöglicht die Berechnung der Softmax-Aktivierung über bestimmte Achsen für Multi-Class-Vorhersagen.

Simple Configuration Die Achsenauswahl ist einfach, was eine unkomplizierte Modellkonfiguration für Benutzer ermöglicht.

📝 Nutzungshinweise

1. Select Axis: Verwenden Sie das Dropdown-Menü, um die Achse für die Softmax-Funktion auszuwählen (entweder 1 oder -1).

2. Integrate into Model: Sobald konfiguriert, kann dieser Block in ein neuronales Netzwerk integriert werden, wo Softmax-Wahrscheinlichkeiten benötigt werden.

📊 Bewertung

Wenn dieser Block in einem neuronalen Netzwerk Modell verwendet wird, verarbeitet er die Eingaben und liefert Softmax-Wahrscheinlichkeiten, die bei Klassifikationsaufgaben hilfreich sind.

💡 Tipps und Tricks

Multi-Class Output

Die Softmax-Schicht ist besonders nützlich, wenn Ihre Ausgabedimension mehreren Klassen entspricht. Stellen Sie immer sicher, dass die vorhergehende Schicht die richtige Form für die Softmax-Funktion ausgibt, damit diese effektiv arbeiten kann.

Combining with Loss Functions

Ziehen Sie in Betracht, diese Schicht mit einer Verlustfunktion wie Categorical Crossentropy für die Multi-Class-Klassifikation zu kombinieren, um Ihre Ausgaben effektiv mit den Vorhersagen in Einklang zu bringen.

Configuration of Axis

Achten Sie besonders darauf, wenn Sie die Achse auswählen. Die Wahl kann die Fähigkeit des Modells beeinflussen, effektiv zu lernen, abhängig von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und wie die Daten organisiert sind.

🛠️ Fehlersuche

Input Dimension Mismatch

Stellen Sie sicher, dass die Dimensionen der Eingaben, die in diese Schicht eingespeist werden, mit denen übereinstimmen, die von der Softmax-Funktion für korrekte Berechnungen erwartet werden. Eine Nichtübereinstimmung kann während des Trainings des Modells zu Fehlern führen.

Softmax Probabilities Not Adding Up

Wenn Sie feststellen, dass die Ausgabewahrscheinlichkeiten nicht eins ergeben, stellen Sie sicher, dass die Eingaben, die an die Softmax-Schicht übergeben werden, Logits sind. Logits sind rohe Vorhersagescores aus der vorhergehenden Schicht, bevor die Softmax angewendet wird.