關於softmax迴歸

softmax的思想是爲神經網絡定義新類型的輸出層。它開始的方式和sigmoid層(符號層？)一樣，通過形成加權來輸入： 但是我們不使用sigmoid函數來獲得輸出，而是在softmax層將softmax函數應用到 根據這個函數，第j個輸出神經元的激活(activation)就爲(記爲式子1)： ‘ 在分母中，我們對所有輸出神經元求和。 假定我們有一個具有4個神經元的神經網絡，分別表示爲 如圖：

>>阅读原文<<