深度学习理论基础11-输出层的设计

首先，继续上节的话题。softmax()函数。 这只就是softmax函数了。其中a代表输出层的输入数据，ak代表第k个输入。 如果你觉得又难理解又难记，其实可以拆成3步来理解： 1.把所有的输入计算成序列[e**(a1),e**(a2),e**(a3)...e**(an)],用np的广播功能一行就能搞定 2.计算得到上面的结果之和sum 3.第k个输入的softmax之值即为 e**(ak)/s

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