逻辑回归、交叉熵、softmax

什么时候用softmax？ softmax是一种归一化函数，用于将向量中元素的值都归一化0～1之间，并保持其加和为1。 公示表达为： 根据公式和图片可看出，前一层的激活值越大，经过softmax函数后的值也就越大，又因为softmax的所有输出加和为1，因此，常利用softmax层将激活值与概率实现映射。 举例： 多元分类（multi-class classification）中，每个样本只属于一

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