Translations:Softmax Function/14/zh: Difference between revisions

Revision as of 22:04, 27 April 2026

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Message definition (Softmax Function)

* <math>T \to 0</math>: The distribution collapses to a {{Term|one-hot encoding|one-hot}} vector selecting the argmax — equivalent to a hard decision.
* <math>T = 1</math>: Standard softmax.
* <math>T \to \infty</math>: The distribution approaches uniform — all classes become equally likely.

$T \to 0$ ：分布坍缩为选择 argmax 的 one-hot 向量——等同于硬决策。
$$ T = 1 $$ ：标准 softmax。
$T \to \infty$ ：分布趋近于均匀分布——所有类别变得等可能。

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-* <math>T \to 0</math>：分布坍缩为一个选择 argmax 的 one-hot 向量——相当于硬决策。
+* <math>T \to 0</math>：分布坍缩为选择 argmax 的 one-hot 向量——等同于硬决策。
 * <math>T = 1</math>：标准 softmax。
-* <math>T \to \infty</math>：分布趋于均匀——所有类别变得同样可能。
+* <math>T \to \infty</math>：分布趋近于均匀分布——所有类别变得等可能。