softmax分类器

引用\[1\]:损失函数是用来告诉我们当前分类器性能好坏的评价函数，是用于指导分类器权重调整的指导性函数，通过该函数可以知道该如何改进权重系数。通俗都来说一组参数（W,b）对应一个损失L，一般的损失越小模型越好，我们目标是通过各种优化，使损失达到最优值（不一定最小是最优的）。引用\[2\]:交叉熵损失衡量分类模型的性能，其输出是介于 0 和 1 之间的概率值。交叉熵损失随着预测概率与实际标签的偏离而增加。因此，当实际观察标签为 1 时预测 0.012 的概率模型不好，并导致高损失值。完美模型的对数损失为 0。cross-entropy一般再softmax函数求得结果后再用。\[3\]根据给出的引用内容，softmax分类器是一种常用的分类器，它使用softmax函数将输入转换为概率分布，并使用交叉熵损失函数来衡量模型的性能。softmax函数将输入向量的每个元素转换为介于0和1之间的概率值，这些概率值的总和为1。交叉熵损失函数衡量模型的预测概率与实际标签之间的偏离程度，当预测概率与实际标签相符时，损失函数的值较小，模型性能较好。通过优化损失函数，我们可以调整模型的权重系数，以提高模型的准确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Softmax分类器及交叉熵损失（通俗易懂）](https://blog.csdn.net/Peyzhang/article/details/125418625)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【PyTorch深度学习实践】08_Softmax分类器（多分类）](https://blog.csdn.net/weixin_56956615/article/details/128696510)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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