Softmax

La fonction Softmax est souvent utilisée dans les dernières couches des réseaux de neurones pour la classification multiclasse. Elle convertit les scores (logits) en probabilités, s’assurant que la somme de toutes les probabilités de sortie est égale à 1. Cela permet de déterminer la classe la plus probable pour une entrée donnée. C’est comme voter dans une élection avec plusieurs candidats, où chaque vote est ajusté pour assurer que la distribution totale des votes entre les candidats forme un pourcentage complet.

Exemple : Dans un modèle de reconnaissance de la parole, la fonction softmax peut être utilisée pour déterminer la probabilité de chaque mot possible en sortie, permettant au modèle de choisir le mot le plus probable que quelqu’un a dit, basé sur les caractéristiques acoustiques de l’entrée audio.

Retourner à l'index du lexique