目标数据是指在机器学习和深度学习中,用于训练模型的标签或目标值。在softmax输出层中,目标数据通常是一个向量,用于表示样本属于每个类别的概率分布。
softmax函数是一种常用的激活函数,它将输入转化为表示概率分布的输出。在分类任务中,softmax函数通常被用于输出层,将模型的输出转化为表示各个类别概率的向量。
目标数据在softmax输出层中的作用是指导模型的训练过程,通过与模型的预测结果进行比较,计算模型的损失函数,并通过反向传播算法更新模型的参数,使模型能够逐渐优化并逼近真实的概率分布。
在实际应用中,softmax输出层的目标数据可以采用独热编码(one-hot encoding)的方式表示。独热编码是一种将离散变量转化为向量表示的方法,其中目标类别对应的位置为1,其他位置为0。例如,对于一个有5个类别的分类任务,目标数据可以表示为[0, 1, 0, 0, 0],其中第二个位置为1,表示该样本属于第二个类别。
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