در معماری SegNet، از تابع
softmax در لایه آخر استفاده میشود. تابع softmax به عنوان یک تابع فعالسازی استفاده میشود تا خروجی شبکه را به یک توزیع احتمال تبدیل کند. این تابع معمولاً در مسائل دستهبندی استفاده میشود و مقادیر خروجی آن مجموعهای از احتمالات است که مجموع آنها برابر ۱ است.
در معماری SegNet، تابع softmax در لایه آخر برای تبدیل خروجی شبکه به یک توزیع احتمال استفاده میشود. این توزیع احتمال معمولاً برای دستهبندی پیکسلها در تصاویر استفاده میشود. به عنوان مثال، اگر تصویر ورودی شامل ۳ کلاس دستهبندی (مانند سیاه، سفید و خاکستری) باشد، تابع softmax مقادیر احتمالی برای هر کلاس را محاسبه میکند.
مثالی از استفاده از تابع softmax در پایتون به صورت زیر است:
import numpy as np
# خروجی شبکه
output = np.array([0.2, 0.5, 0.3])
# استفاده از تابع softmax
probabilities = np.exp(output) / np.sum(np.exp(output))
print(probabilities) # Output: [0.21194156, 0.39871134, 0.3893471]
در این مثال، تابع softmax بر روی خروجی شبکه اعمال میشود و مقادیر احتمالی برای هر کلاس محاسبه میشوند.