卷积神经网络——对tf.nn.softmax，softmax loss和cross entropy的理解

Softmax的含义：Softmax简单的说就是把一个N*1的向量归一化为（0，1）之间的值，由于其中采用指数运算，使得向量中数值较大的量特征更加明显。 如图所示，在等号左边部分就是全连接层做的事。 W是全连接层的参数，我们也称为权值；W是全连接层的参数，是个T*N的矩阵，这个N和X的N对应，T表示类别数，比如你进行手写数字识别，就是10个分类，那么T就是10。 X是全连接层的输入，也就是特征。从

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