要获得每个类的概率而不是一个热编码数组,可以使用softmax函数。softmax函数是一种常用的激活函数,它将一个向量的实数值转化为概率分布。
在机器学习和深度学习中,softmax函数通常用于多分类问题,将模型的输出转化为每个类别的概率。它的计算公式如下:
softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j)) for j in range(num_classes)
其中,x_i表示输入向量中第i个元素的值,num_classes表示类别的数量。
通过softmax函数,可以将模型的输出转化为一个概率分布,其中每个类别的概率值介于0和1之间,并且所有类别的概率之和为1。这样可以方便地对每个类别进行概率性的判断和比较。
在实际应用中,可以使用各类深度学习框架提供的softmax函数实现,如TensorFlow的tf.nn.softmax()函数、PyTorch的torch.nn.functional.softmax()函数等。
对于如何获得每个类的概率而不是一个热编码数组的问题,可以使用softmax函数对模型的输出进行处理,得到每个类别的概率分布。
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