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让所有选项都有可能被选中(即使得分最低的选项概率也不会完全是0)。
无论是在选举、推荐系统还是ai分类任务中,softmax
都像一个“理性的选择助手”,帮我们做出合理的决策。
多层分类的中间层会有偏置和中间结果
用故事解释“偏置”和“中间结果”
故事背景:魔法师的学徒
在一个魔法学院里,有一位年轻的学徒——小艾。他正在学习如何用魔法配制“完美药水”。
学院的导师告诉他:“要配出理想的药水,你需要三个关键步骤:”
1.
收集原料(输入数据)
2.
研磨并混合(计算中间结果)
3.
调整口味(加上偏置)
小艾开始尝试:
?
他拿了
龙眼果(原料1),月光花(原料2),银露水(原料3),这些原料各自有不同的药效分数。
?
他按照导师给的魔法公式进行计算,把这些原料的效果
加权(类似于机器学习中的“权重”)得到一个中间结果。
?
但是,每次配出来的药水,总觉得有点偏酸或者偏苦,于是导师告诉他:“要加上一点魔法糖!”
这
魔法糖
就是
偏置(bias)!
导师解释道:“有时候,光靠原料混合出来的效果可能会偏离目标,比如太苦了,我们就需要手动加点甜味,这样最终的药水才是完美的。”
小艾恍然大悟,他在最后的配方中加入了一点
魔法糖(偏置),最终成功调配出一款
恰到好处的药水(输出结果)。
用比喻解释“偏置”和“中间结果”
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