TensorFlow Keras Softmax图层输出相对于输入多了一个维度
TensorFlow是一个广泛使用的机器学习框架，而Keras则是一个用于构建深度学习模型的高级API。在TensorFlow中，Keras提供了许多方便的工具和函数来简化深度学习模型的构建和训练过程。
Softmax图层是一种常用的激活函数，通常用于多类别分类问题。它将输入向量转化为一组概率分布，其中每个元素表示对应类别的概率。Softmax函数的输出可以理解为输入在各个类别上的置信度。
在TensorFlow中，Softmax图层是通过tf.keras.layers.Softmax()函数实现的。当Softmax图层应用于输入时，它会为每个样本计算所有类别的概率，并返回一个具有相同形状的张量。
相对于输入多了一个维度的原因是，Softmax图层将输入向量转换为概率分布时，会为每个输入样本添加一个额外的维度，用于存储对应类别的概率。这个额外的维度与输入样本的维度是相同的，只是大小为1。
Softmax图层的输出与输入的维度相同，只是在最后一个维度上多了一个大小为1的维度。例如，如果输入张量的形状为(batch_size, input_dim)，则Softmax图层的输出形状为(batch_size, input_dim, 1)。
Softmax图层的应用场景包括图像分类、文本分类、语音识别等多类别分类问题。它可以将输入向量映射到一个概率分布上，便于对不同类别进行区分和判断。
腾讯云提供了多个与深度学习相关的产品和服务，适用于构建和部署深度学习模型。以下是腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址：
- AI 引擎-图像分类：https://cloud.tencent.com/product/aiengine-image-classification
- AI 引擎-文本分类：https://cloud.tencent.com/product/aiengine-text-classification
- AI 引擎-语音识别：https://cloud.tencent.com/product/aiengine-speech-recognition
这些产品可以帮助开发者快速构建和部署深度学习模型，提供高性能的计算资源和易用的API接口，助力于实现各种多类别分类任务。
相关·内容
我有一个以Softmax层结尾的keras模型。根据定义，Softmax的输出形状与输入相同，但在我的示例中，它有一个额外的维度: 1，None，20而不是None，20 有人能给我解释一下原因吗？def create_keras_model_embedding(): a = l.Input(shape=(784,))
embedded_lookup_feature
浏览 8提问于2020-04-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试建立一个聊天机器人使用keras和袋子的文字模型。但是当我试图从前端输入答案时，这是我得到的错误:-这是我的密码:-
model = tensorflow.keras.Seque
浏览 1提问于2020-05-21得票数 1
回答已采纳
1回答
我创建了以下神经网络：model.add(layers.Conv2D(3, (3,3), activation="relu", padding="layers.MaxPooling2D((3,3)))model.add(layers.Dense(constants.NUM_ACTIONS), activation="softmax我得到以下错误：
ValueError:层"conv2d“的<em
浏览 5提问于2022-04-06得票数 1
回答已采纳
您好，我正在尝试使用keras来构建一个模型，该模型需要42个输入和输出，29个类中的1个。但是当我尝试拟合我的模型时，我得到了这个错误消息。from tensorflow.keras.utils import to_categorical Y_train_cat = to_categorical(Y_train,Y_test_cat))
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_va
浏览 16提问于2021-07-04得票数 1
回答已采纳
我正在尝试命名Keras模型中的节点，但Keras将附加信息附加到层名称。例如，当您创建一个名为“sm_output”的层时：您最终会调用softmax输出如何命名模型的最终输出？我
浏览 1提问于2019-03-18得票数 3
1回答
我的培训数据是由单个句子组成的，每个句子都有几个标签(比如10)，每个标签都有一个从1-10开始的离散分数--因此，从本质上说，单个训练示例有一个标签，它不是标量，而是矩阵/向量(10,10)或(1,10softmax能否根据其本身是矩阵/向量的标签来调整权重？我想微调一个有这种能力的模型。
谢谢。
浏览 0提问于2021-12-22得票数 0
在我正在构建的模型中，我有以下层：我希望这个模型的下一层是一个嵌入层，它“代表”稠密层的选择。也就是说，我想知道怎么做吗？
问候
浏览 0提问于2021-04-07得票数 0
1回答
本教程使用PyGAD软件包，使用遗传算法训练Keras模型。我对二进制分类案例很感兴趣。我的输入矩阵的维度是10000x20。因此，我使用Keras创建了以下模型： input_layer = tensorflow.keras.layers.Input(20)output_layer = tensorflow</
浏览 19提问于2021-06-16得票数 1
回答已采纳
在对数据进行预处理之后，我想应用'InceptionResNetV2'.其中，我希望删除这个Keras应用程序的最后一层，并希望添加一个层。为此，我编写了以下脚本：irv2.summary()
x = Dropout(0.25)(x)
predictions = Dense(2, activation='soft
浏览 0提问于2021-10-31得票数 1
,9]import numpy as np
from tensorflow import kera
浏览 2提问于2020-04-07得票数 1
假设我有一个简单的单层神经网络：W = tf.Variable(tf.random_normal([input_dim, output_dim]))y = tf.nn.softmax(a)
因此，变量y的维度为batch_size by output_dim我想要计算批次中每个样品相对于a的y雅可比矩阵，它的维度是batch_size by outpu
浏览 5提问于2017-01-25得票数 3
回答已采纳
1回答
Z_dynamic'] model.add(Dense(100, activation='relu&#
浏览 37提问于2021-11-01得票数 1
回答已采纳
1. ] [ 41.1]] (5, 1) # np.shape(state)model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(3,activation='softmax
浏览 2提问于2019-12-05得票数 1
回答已采纳
1回答
作为我问题的参考/后续： conv0 = keras.layers.Dropout(0.5)(conv0)
conv1 = keras.layers.ReLU()(conv1)
浏览 11提问于2022-11-19得票数 0
input_shape=(14,), activation='relu'))model.add(Dense(2, activation='softmax
浏览 27提问于2018-12-27得票数 0
回答已采纳
我试图用以下代码从构建一个模型：from tensorflow.contrib.keras.api.keras.layers importactivation='relu')(inputs)predictions = Dense(10, activation='softmax在Linux (Ubuntu
浏览 6提问于2017-07-12得票数 1
回答已采纳
4回答
我有一个网络，它产生一个4D输出张量，其中空间维(~像素)中每个位置的值将被解释为该位置的类概率。换句话说，输出是(num_batches, height, width, num_classes)。我有同样大小的标签，真正的类被编码为一个热的。我想用这个计算categorical-crossentropy损失。问题#1: K.softmax函数需要2D张量(num_batches, num_classes)
问题2：我不知道如何将每个头寸的损失合并起来。
浏览 5提问于2017-03-26得票数 10
我正在尝试实现一个带有LSTM层的去噪自动编码器。架构紧随其后。 331 else:
浏览 5提问于2017-03-10得票数 5
回答已采纳
2回答
角化层归一化输出
、、
我想要创建一个带有Tensorflow背景的Keras模型，该模型返回带有范数1的向量。为此，该模型以下一层结束：我还创建了一个测试，在这个测试中我只创建了模型，并且在没有经过训练的情况下，我做了一个随机预测来检查输出是否有规范1。= 1 within 0.1 delta
因此Lambda层没有正常工作，因为它没有规范输出。我对axis参数尝试了
浏览 0提问于2018-12-28得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在尝试建立一个只有一个隐藏层的小型神经网络。我希望在训练之前，模型会输出随机的值。但是对于所有的输入，我得到1.0作为输出。为什么会这样呢？import tensorflow as tfimport numpy as np
return keras.Sequential([
keras.layers.Dens
浏览 15提问于2018-12-30得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
