chainer.functions.softmax(x, axis=1)[source]

ソフトマックス関数。

 

この関数は軸にそってソフトマックスを計算します。\(c = (c_1, c_2, \dots, c_D)\) を軸に沿った x のスライスとします。 各スライス\(c\) を求めるため、関数 \(f(c)\) を計算します。この関数は、次のように定義されます。 \(f(c)={\exp(c) \over \sum_{d} \exp(c_d)}\).

 

Parameters:
Returns:

出力値。ｘと同じ形を持つA \(n\)-次元 (\(n \geq 2\)) float 配列。

Return type:

Variable

 

Example

  


>>> x = np.array([[0, 1, 2], [0, 2, 4]], 'f')

>>> x

array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 0.,  2.,  4.]], dtype=float32)

>>> y = F.softmax(x, axis=1)

>>> y.data

array([[ 0.09003057,  0.24472848,  0.66524094],

       [ 0.01587624,  0.11731043,  0.86681336]], dtype=float32)

>>> F.sum(y, axis=1).data

array([ 1.,  1.], dtype=float32)