softmax层 🌟Day154🌟
发布时间：2025-03-25 03:53:03来源：
今天来聊聊深度学习中的一个重要概念——softmax层！😊softmax函数常用于多分类问题中，它能将神经网络输出的任意实数值转化为概率分布，让每个类别的预测值清晰可见。简单来说，就是把一堆数字变成0到1之间的数，并且这些数加起来等于1，方便我们理解模型对各类别的信心程度。
接着是交叉熵损失函数_crossentropy_loss 😎，它是衡量预测值与真实标签之间差异的一种方法。交叉熵损失越小，说明模型预测得越准确。而softmax loss其实就是在softmax后直接应用交叉熵作为损失函数，两者经常一起使用，特别是在图像分类任务中表现优异！
通过调整权重参数，我们可以最小化这个损失函数，从而优化模型性能。这就像给模型设定目标，让它不断学习如何更好地完成分类任务。💪记住，每一次迭代都是向正确答案迈进的一步哦！✨
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