Softmax分類器及最優化

1，基本內容 將線性分類得到的得分值轉化爲概率值，進行多分類，在SVM中的輸出是得分值，Softmax的輸出是概率。 2，Sigmoid函數 表達式（值域爲[0,1]）: 函數圖像： Sigmoid函數可將任意實數映射到概率值[0,1]區間上，實現根據概率值的大小進行分類。 3，Softmax的輸出 softmax 函數：其輸入值是一個向量，向量中元素爲任意實數的評分值，輸出一個向量，其中每個元素

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