Softmin

class torch.nn.Softmin(dim=None) [source]

Применяет функцию Softmin к тензору n-мерного ввода, масштабируя их таким образом, чтобы элементы n-мерного тензора вывода находились в диапазоне [0, 1] и суммировались до 1.

Softmin определяется как:

$$\text{Softmin}(x_{i}) = \frac{\exp(-x_i)}{\sum_j \exp(-x_j)}$$

Форма:

• Вход: $(*)$, где * означает любое количество дополнительных измерений
• Выход: $(*)$, такая же форма, как и вход

Параметры:

dim (int) – Измерение, по которому будет вычисляться Softmin (каждый срез по dim будет суммироваться до 1).

Возвращает:

Тензор с теми же измерениями и формой, что и входной, значения в диапазоне [0, 1]

Тип возвращаемого значения:

None

Примеры:

>>> m = nn.Softmin(dim=1)
>>> input = torch.randn(2, 3)
>>> output = m(input)