深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（3.2）：Softmax Classifier（Loss Function）

在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维的向量 z “压缩”到另一个K维实向量 α(z) 中，使得每一个元素的范围都在(0,1)}之间，并且所有元素的和为1。看到这里，我们就会自然的将Softmax函数与概率分布函数联系到一起，实际上，我们也正是这么做的。如下图所示，我们将原先的分类器对每一类别的预测分值进行Soft

>>阅读原文<<