Deep Learning基礎--Softmax求導過程
一、softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成概率來理解，從而來進行多分類！ 假設我們有一個數組，V，Vi表示V中的第i個元素，那麼這個元素的softmax值就是： $$ S_i = \frac{e^j }{ \sum\nolimits_{j} e^j} \tag{1}$$ 更形象的如下圖表示： softmax直白來說就是將原
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