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svm和softmax哪个好，在线蹲一个救命答案，感谢！
答精选答案
在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。
RBF在接触中如果没有特殊情况应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，觉得如果不是有特殊的应用背景，它并不是一个很好的选择。至少从概率角度上讲，RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。本文来自作者[文瑞说故事]投稿，不代表公众科技网立场，如若转载，请注明出处：https://www.cpst.net.cn/changshijingxuan/202609/2574386.html
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本文概览：在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在接触中如果没有特殊情况应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，觉得如果不是有特殊的应用背景，它并不是一个很好的选择。至少从概率角度上讲，RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。