sigmoid和softmax区别 数字图像中的softmax是什么意思？

数字图像中的softmax是什么意思？

Softmax函数是logistic函数的推广，它将实值的length-p向量映射为的length-k向量，如果ZJ大于其他Z，则此映射的分量接近1，其他分量接近0。主要应用是多分类。Sigmoid函数只能分为两类，而softmax可以分为很多类。Softmax是sigmoid的扩展。

svm和softmax哪个好？

在多分类中，CNN的输出层一般是softmax。

如果没有特殊情况，则RBF应为“径向基函数”。在DNN兴起之前，RBF由于其良好的局部逼近能力而被广泛应用于支持向量机的核函数中。当然，也有大家熟悉的RBF神经网络（即以RBF函数为激活函数的单隐层神经网络）。如果将RBF作为卷积神经网络的输出，如果没有特殊的应用背景，就不是一个好的选择。至少从概率的角度来看，RBF不具备与softmax一样好的概率特性。

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