神经网络损失函数

sotfmax损失 1.softmax分类器： softmax函数：其输入值是一个向量（图像），向量中元素为任意实数的评分值（中的），函数对其进行压缩，输出一个向量，其中每个元素值在0到1之间，且所有元素之和为1。softmax相当于是对输入做了一个归一化处理，其结果相当于输入图像被分到每个标签的概率分布。该函数是单调增函数，即输入值越大，输出也就越大，输入图像属于该标签的概率就越大。 假设有K个

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