深度学习小白——线性分类（Softmax）

1、Softmax分类器（区别于SVM）python 在Softmax分类器中，评分函数保持不变，可是这些评分被视为每一个分类的未归一化的对数几率，函数 损失函数变为cross-entropy loss:    spa  被称做softmax函数，输入为一个评分值的向量f，输出为0~1的压缩值，含义是给定图像数据xi,以W为参数，分配给正确分类标签yi的归一化几率，全部元素和为1code （我的理

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