logit,softmax和cross entropy
在多分類問題中： 筆者理解logit是一個催化劑的作用，它擴大了數據之間的差異性，使一些由於值域有上下限的問題數據之間的差別更大了。之後用softmax函數將擴大後的數據再映射到概率區間（0，1），輸出概率最大的類別爲預測值，再用cross entropy函數計算損失值。 附上公式： logit函數： softmax: cross enropy:yi是正確解的標籤，pj是該標籤下預測出來的概率 流
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