softmax层_AM-Softmax 😊

在深度学习领域，softmax层是一个非常重要的概念，它主要用于多分类任务中，将神经网络输出转换为概率分布。通过这个过程，模型能够更清晰地判断每个类别的可能性大小。然而，为了进一步提升模型的性能和区分能力，研究者们提出了AM-Softmax（Additive Margin Softmax）。这个方法通过对分类边界施加额外的约束，增强了不同类别之间的区分度。简单来说，AM-Softmax会在原始的softmax公式基础上加入一个“边距”，使得正样本与负样本之间的距离更大，从而提高模型的鲁棒性。这种技术尤其适用于人脸识别等需要极高精度的应用场景。无论是softmax还是AM-Softmax，它们都在推动AI技术的发展，让机器变得更加聪明和可靠！💪✨