Softmax一般用于 多分类 任务中，将输出总和归一化，从而成为预测类别的概率分布，通常后面可以接 交叉熵 损失函数 (crossentropyloss)。 softmax通常来讲是 激活函数，但. 下面给出softmax函数的定义（以第i个节点输出为例）： softmax (z_ {i})=\frac {e^ {z_ {i}}} {\sum_ {c = 1}^ {c} {e^ {z_ {c}}}} ，其中 z_ {i} 为第i个节点的输出值，c为输出节点的个.
Softmax一般用于 多分类 任务中，将输出总和归一化，从而成为预测类别的概率分布，通常后面可以接 交叉熵 损失函数 (Crossentropyloss)。 Softmax通常来讲是 激活函数，但.
下面给出softmax函数的定义（以第i个节点输出为例）： softmax (z_ {i})=\frac {e^ {z_ {i}}} {\sum_ {c = 1}^ {c} {e^ {z_ {c}}}} ，其中 z_ {i} 为第i个节点的输出值，c为输出节点的个.
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Softmax一般用于 多分类 任务中，将输出总和归一化，从而成为预测类别的概率分布，通常后面可以接 交叉熵 损失函数 (Crossentropyloss)。 Softmax通常来讲是 激活函数，但.
下面给出softmax函数的定义（以第i个节点输出为例）： softmax (z_ {i})=\frac {e^ {z_ {i}}} {\sum_ {c = 1}^ {c} {e^ {z_ {c}}}} ，其中 z_ {i} 为第i个节点的输出值，c为输出节点的个.
