Softmin

class torch.nn.modules.activation.Softmin(dim=None) [исходный код]

Применяет функцию Softmin к n-мерному входному тензору.

Пересчитывает значения таким образом, чтобы элементы n-мерного выходного тензора находились в диапазоне [0, 1] и в сумме давали 1.

Функция Softmin определяется следующим образом:

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

Форма:

• Вход: $(*)$, где * означает любое количество дополнительных измерений
• Выход: $(*)$, форма совпадает с формой входных данных

Параметры:

dim (int) – Измерение, вдоль которого вычисляется Softmin (сумма значений каждого среза вдоль dim равна 1).

Возвращает:

тензор той же размерности и формы, что и входные данные, со значениями в диапазоне [0, 1]

Тип возвращаемого значения:

None

Примеры:

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

extra_repr() [исходный код]

Возвращает дополнительное представление модуля.

Тип возвращаемого значения:

str

forward(input) [исходный код]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor