【損失函數系列】softmax loss損失函數詳解

1.損失函數：         損失函數（loss function）是用來評測模型的預測值f(x)與真實值Y的相似程度，損失函數越小，就代表模型的魯棒性越好，損失函數指導模型學習。根據損失函數來做反向傳播修改模型參數。機器學習的目的就是學習一組參數，使得預測值與真值無限接近。 2.softmax loss：         它是損失函數的一種，是softmax和cross-entropy los

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