softmax是怎样对全连接层的数据进行分类的

全连接层与softmax 全连接层的节点有很多，softmax是怎样对全连接层的数据读取分类的，以下是个人愚见 在做深度学习时，例如CNN网络，网络的最后往往是全连接层和softmax层， 图中W代表的是权重矩阵，bias是偏置，X是来自全连接层的输入，Z为K为的列向量。下图更直观的描述softmax分类的过程。 将wj 视为第j类下特征的权重，即每维特征的重要程度、对最终分数的影响程度，再经过S

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