2.3 損失函數：Softmax分類器

Softmax分類器 在Softmax分類器中，函數映射保持不變，但將這些評分值視爲每個分類的未歸一化的對數概率，並且將折葉損失（hinge loss）替換爲交叉熵損失（cross-entropy loss）。公式如下： 在上式中，使用來表示分類評分向量中的第j個元素。和之前一樣，整個數據集的損失值是數據集中所有樣本數據的損失值的均值與正則化損失之和。 其中函數被稱作softmax 函數：其輸入值

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