Softmin

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

Применяет функцию Softmin к n-мерному входному тензору, масштабируя их так, чтобы элементы n-мерного выходного тензора лежали в диапазоне [0, 1] и суммировались в 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 у входа

Параметры

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

Возвращает

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

Тип возвращаемого значения

None

Примеры:

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