《Gluon 动手学深度学习 六》Softmax实现

线性回归适用于输出为连续值的情景，对于输出离散值的分类问题，需要使用分类模型，例如softmax，与线性回归不同的是softmax输出单元从一个变为多个。和线性回归相同的是，softmax也是一个单层神经网络。和线性回归不同的是，softmax输出层的个数等于类别个数。 softmax 每个输出的计算都要依赖于上一层的每个元素，所以softmax输出层是一个全连接层。 举例：图片分类问题 假设输入

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