softmax损失函数常用于多分类任务，通过将神经元输出映射至(0,1)区间作为概率解释。公式为Si=ei∑jej，损失函数通常采用交叉熵损失。在优化时，通过对损失函数关于权重的偏导数进行梯度下降来更新权重。"
111419694,10293057,Python for循环与range倒序遍历详解及字符串反转,"['Python基础', '循环结构', '数据操作']
softmax损失函数
softmax函数定义
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到(0,1)区间内，可以看成概率来理解，从而进行多分类！
softmax计算公式，假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值为：
Si=
深度学习-softmax损失函数
softmax函数定义
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到(0,1)区间内，可以看成概率来理解，从而进行多分类！
softmax计算公式，假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值为：
Si=
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