本節所講的神經網路輸出層主要是指用於識別器中的輸出層設計，識別器的輸出層一般具有兩個功能，第一判斷影象是真實影象還是生成的影象，第二用於conditional gans中判斷影象的類別。
如果是判別影象是否是真實影象，通常我們會直接使用sigmoid函式，
如果是判別影象的類別，且不是二分類問題的話 我們一般都會使用到softmax函式
當然也有直接輸出不使用sigmoid或者softmax函式的， 但是這種情況都是和tensorflow封裝好的優化器相結合，這裡就不講這部分。 等講到優化器那一章好好談談這種情況
softmax函式其公式為
我的理解就是求資料最有可能是那個類別 而且從結果可以看出 softmax最後輸出的資料總和一定是1
import numpy as np
import tensorflow as tf
def softmax(x):
c = np.max(x)
exp = np.exp(x-c)
sum_exp = np.sum(exp)
class_y = exp / sum_exp
return class_y
sample = np.array([-1, 1, -2, 2])
result = softmax(sample)
sum_result = np.sum(result)
print("the result of softmax difined by myself is:",result)
print("the sum of softmax difined by myself is:",sum_result)
sample = tf.convert_to_tensor(sample,dtype=tf.float64)
tf_result = tf.nn.softmax(sample)
sess = tf.session()
print("the result of sigmoid difined by tensorflow is: ", sess.run(tf_result))
'''程式輸出結果是：
the result of softmax difined by myself is: [0.03467109 0.25618664 0.01275478 0.69638749]
the sum of softmax difined by myself is: 1.0
the result of softmax difined by tensorflow is: [0.03467109 0.25618664 0.01275478 0.69638749]
'''
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