Machine learning 为什么这个型号有softmax图层？
Machine learning 为什么这个型号有softmax图层？,machine-learning,computer-vision,deep-learning,convolution,softmax,Machine Learning,Computer Vision,Deep Learning,Convolution,Softmax,这张照片来自这家报纸：。我无法理解此型号中softmax的功能是什么。如果我们的目标是找到用于对象检测的边界框，那么我们为什么在最后使用softmax？softmax应用于基于类的输出（请看图表，它不是边界框输出！）。边界框输出不使用softmax，而是使用正常输出+L1损失。那么我们可以说softmax只是用于获取对象性分数吗？报纸上没有太多细节，这让我感到困惑@Iejlotyes，使用论文中的术语，它是“对象性”的输出，我认为在softmax层之后，我们将有20个不同的概率值，这表明例如边界
这张照片来自这家报纸：。我无法理解此型号中softmax的功能是什么。如果我们的目标是找到用于对象检测的边界框，那么我们为什么在最后使用softmax？softmax应用于基于类的输出（请看图表，它不是边界框输出！）。边界框输出不使用softmax，而是使用正常输出+L1损失。那么我们可以说softmax只是用于获取对象性分数吗？报纸上没有太多细节，这让我感到困惑@Iejlotyes，使用论文中的术语，它是“对象性”的输出，我认为在softmax层之后，我们将有20个不同的概率值，这表明例如边界框是概率为0.75的表格，它是概率为0.25的椅子等。但是，我的ygold值是什么来分类这些边界框？我们是否要使用锚定值作为ygold值？这在第5页的文章“回归”和第6页的“累积成本”中有详细描述