深度學習-softmax損失函式
softmax損失函式
softmax函式定義
softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，對映到(0,1)區間內，可以看成概率來理解，從而進行多分類！
softmax計算公式，假設我們有一個數組，V，Vi表示V中的第i個元素，那麼這個元素的softmax值為：
對於softmax定義比較簡單，當我們在應用多分類的時候一般來說找概率最大的那一個值即可。
softmax的相關求導
當我們對分類的loss進行改進的時候，我們要通過梯度下降，要對Loss對每個權重進行求偏導。
損失函式為交叉熵損失函式：
其中y代表我們的真實值，a代表softmax求出的值。i代表節點號。
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