损失函数

Multiclass SVM loss：Hinge loss 其中s_yi是正确类得分，s_j是不正确类得分；1为边际值，表示很大；if Syi >> Sj , loss为0 softmax函数 Softmax回归处理 神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和与非线性处理之后的一个值而已，那么如何将这个输出变为概率分布？ 这就是Softmax层的作用，假设神经网络的原

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