第605章 多元分类用softmax函数，用故事解释[1/2页]

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    用故事解释Softmax函数

    故事背景：选举村的村长选举

    在一个叫“选举村”的地方，每四年一次，村民们都要选出一位新村长。这次，有四位候选人：

    ?

    阿强（擅长务农，村民对他比较熟悉）

    ?

    小美（善于管理，做过村委会秘书）

    ?

    老李（年纪较大，经验丰富，但村民对他评价不一）

    ?

    张三（刚来村子不久，大家对他了解不多）

    选举日，村民们需要根据他们的支持度，选择一个人投票。但村民的支持度并不是“非黑即白”的，每个人对每位候选人的好感度都不同。为了更公平地衡量大家的意愿，村子里的智者发明了一种方法，叫

    Softmax

    规则。

    Softmax

    的运作方式

    智者让每个村民给四位候选人打分，比如某个村民的打分是：

    ?

    阿强：8分

    ?

    小美：6分

    ?

    老李：5分

    ?

    张三：3分

    但是，这些分数只是相对的，我们需要转换成“概率”来反映这个村民的最终选择倾向

    规则的做法是：

    1.

    先用指数函数（e的指数）放大分数，避免负分影响决策：

    2.

    计算这些指数值的总和：

    3.

    再计算每个候选人的支持度占比：

    这样，每个人最终的选择概率就会落在

    到

    之间，并且所有候选人的概率加起来是

    （保证了最终一定会选出一位村长）。

    比喻解释：冰淇淋店的选择

    假设你走进了一家冰淇淋店，店里有四种口味：

    ?

    巧克力（你最爱）

    ?

    香草（你觉得还行）

    ?

    草莓（一般般）

    ?

    抹茶（你不太喜欢）

    如果你只是随意选，你可能会纠结，但Softmax

    规则就像是在你的大脑里装了一个“选择助理”，它根据你对每个口味的喜爱程度（打分），帮你转换成最终的选择概率。例如：

    ?

    你对巧克力的喜爱度是9分，香草7分，草莓5分，抹茶2分。

    ?

    Softmax

    把这些分数转化成指数值，然后归一化成概率：

    结果就是，你有最高的概率选择巧克力，较低的概率选择香草，几乎不会选抹茶。

    总结

    Softmax

    函数的本质是：

    1.

    将原始分数（打分）转换成概率，使得总和为

    1。

    2.

    指数放大优势，让分数高的选项更有可能被选中。

    3.

    让所有选项都有可能被选中（即使得分最低的选项概率也不会完全是0）。

    无论是在选举、推荐系统还是AI分类任务中，Softmax <

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