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深度学习小白——线性分类（Softmax）

2023-11-02

一、Softmax分类器（区别于SVM）

在Softmax分类器中，评分函数f(x_i;W)=Wx_i保持不变，但是这些评分被视为每个分类的未归一化的对数概率，

损失函数变为cross-entropy loss:   \displaystyle Li=-log(\frac{e^{f_{y_i}}}{\sum_je^{f_j}}) 

f_j(z)=\frac{e^{z_j}}{\sum_ke^{z_k}} 被称作softmax函数，输入为一个评分值的向量f，输出为0~1的压缩值，含义是P(y_i|x_i,W)=\frac{e^{f_{y_i}}}{\sum_je^{f_j}}

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