Softmax Layer

Bu fonksiyon bloğu, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan Softmax aktivasyon fonksiyonunu uygular; özellikle çoklu sınıf sınıflandırma problemlerinde. Giriş verilerine dayalı olarak her sınıf için olasılıkları çıkarır.

📥 Girdiler

Bu fonksiyon bloğu, bir sinir ağında katman olarak işlev gördüğünden herhangi bir girdi bulundurmamaktadır.

📤 Çıktılar

Bu fonksiyon bloğu doğrudan herhangi bir çıktı üretmez ancak sonraki katmanlar için olasılıkları kullanacak bir katman olarak hizmet eder.

🕹️ Kontroller

Axis Softmax fonksiyonunun hesaplanacağı ekseni belirlemek için bir açılır menü seçeneği.

• Satırlar üzerinde Softmax uygulamak için 1 seçin.

• Sütunlar üzerinde Softmax uygulamak için -1 seçin.

🎨 Özellikler

Multi-Class Capability Belirtilen eksenler üzerinde çoklu sınıf tahminleri için softmax aktivasyonunun hesaplanmasına olanak tanır.

Simple Configuration Ekseni seçme işlemi basittir, kullanıcılar için kolay model yapılandırmasına olanak tanır.

📝 Kullanım Talimatları

1. Select Axis: Softmax fonksiyonu için ekseni seçmek üzere açılır menüyü kullanın (ya 1 ya da -1).

2. Integrate into Model: Yapılandırıldıktan sonra, bu blok softmax olasılıklarının gerektirdiği bir sinir ağı modeline entegre edilebilir.

📊 Değerlendirme

Bir sinir ağı modelinde kullanıldığında, bu blok girişleri işler ve softmax olasılıklarını sağlar; böylece sınıflandırma görevlerine yardımcı olur.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Multi-Class Output

Softmax katmanı, çıkış boyutunuzun birden fazla sınıfa karşılık geldiği durumlarda özellikle faydalıdır. Her zaman bir önceki katmanın softmax fonksiyonunun etkili şekilde çalışması için doğru şekli ürettiğinden emin olun.

Combining with Loss Functions

Bu katmanı, çıkışlarınızı tahminlerle etkili bir şekilde hizalamak için çoklu sınıf sınıflandırması için Categorical Crossentropy gibi bir kayıp fonksiyonu ile birleştirmeyi düşünün.

Configuration of Axis

Ekseni seçerken özel bir dikkat gösterin. Seçim, modelin öğrenme yeteneğini etkileyebilir; bu durum kullanım senaryonuza ve verilerin nasıl düzenlendiğine bağlıdır.

🛠️ Sorun Giderme

Input Dimension Mismatch

Bu katmana beslenen girişlerin boyutlarının softmax fonksiyonu tarafından beklenen boyutlarla eşleştiğinden emin olun. Uyuşmazlık, modelin eğitimi sırasında hatalara neden olabilir.

Softmax Probabilities Not Adding Up

Çıktı olasılıklarının bir toplamda 1'e eşit olmadığını fark ederseniz, softmax katmanına verilen girişlerin logit olduğundan emin olun. Logit, softmax uygulamadan önceki önceki katmandan gelen ham tahmin skorlarıdır.