Softmax多分类(机器学习)

之前的逻辑回归只能进行二分类。

我们现在使用Softmax进行多分类。

假如我们有的y有4个可选结果(如优秀、良好、及格、不及格)。

x是我们的输入

上面的z是通过输入，计算出的在这4个维度上的"中间值"。

经过这样处理，可以得到预测值为各数的概率。

推广：

接下来定义损失函数:

然后看一下Softmax在神经网络中的应用：

此时我们最后一层有10个神经元，那么输出向量也是10维的。

那么我们也应该有：

以此类推。