前言
softmax回歸
首先，我們看一下sigmod啟用函式，如下圖，它經常用於邏輯回歸，將乙個real value對映到（0,1）的區間（當然也可以是
（-1,1）），這樣可以用來做二分類。
接下來，我們再看一下softmax函式，其函式型別如下：
那麼，softmax又是怎麼實現的呢？softmax把乙個k維的real value向量（a1,a2,a3,a4….）對映成乙個（b1,b2,b3,b4….）
其中bi是乙個0-1的常數，然後可以根據bi的大小來進行多分類的任務，如取概率最大的一維。具體實現如下圖：
無非是把神經網路最後一層的啟用函式替換為softmax函式，算出概率值最大的那一類即正確類。
其代價函式為l（ý，y）= - ∑ yj * log( ýj ) 。
例項如下圖所示，當代價函式最小時，那乙個正確分類的概率輸出值最大。
深度學習基礎 實現Softmax回歸
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