softmax loss损失函数

softmax loss损失函数是一种常用于多分类任务的损失函数，它可以衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。softmax loss损失函数的计算过程如下：

1. 首先，对于每个样本，模型会输出一个向量，该向量的每个元素表示该样本属于每个类别的概率。

2. 接下来，使用softmax函数将这个向量转化为概率分布，使得所有类别的概率之和为1。softmax函数的计算公式如下：

3. 然后，根据真实标签，计算模型预测的概率分布与真实标签的交叉熵损失。交叉熵损失的计算公式如下：

4. 最后，将所有样本的交叉熵损失求平均，得到最终的softmax loss损失函数。

softmax loss损失函数的优化目标是使得模型对真实标签的预测概率最大化，同时使得其他类别的预测概率最小化。