softmax损失函数什么含义

Softmax损失函数是一种用于多分类问题的损失函数，它的含义是衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异性。在softmax损失函数中，模型的输出是一个概率分布，它表示每个类别的概率，而真实标签则是一个one-hot向量，表示样本属于哪个类别。

Softmax损失函数的计算公式是：$$ \mathcal{L}(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{C} y_i\log(\hat{y}_i) $$ 其中，$y$是真实标签，$\hat{y}$是模型输出的概率分布，$C$是类别数。损失函数的值越小，表示模型输出的概率分布与真实标签越接近，模型的性能也越好。

Softmax损失函数的优点是能够处理多分类问题，并且在训练过程中，它可以促使模型学习到正确的概率分布，从而提高模型的分类准确率。