机器学习值softmax

softmax这个函数用于多分类任务，在我们使用中经常和交叉熵联合起来，至于交叉熵计算loss，以后看到了会写，

先放图

softmax函数图形如下

没图

这个函数不同于sigmoid函数，函数图形不好画

放公式

这个公式看上去可能有复杂，实际上wiki解释就是，将一组n维向量转化为0，1之间的另外一组向量。

这个函数同sigmoid函数一样适用于分类任务，将线性回归后tensor输入到softmax，会得到一个对应分类的概率，

根据所给出概率实现分类任务，不同于sigmoid的二分类,softmax对任意的维度都适用，至于分类任务太多，效果好不好我也没有实践过。好了，简单介绍了softmax，有兴趣的还可以深入

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