matlab中trainSoftmaxLayer

trainSoftmaxLayer是MATLAB中用于训练softmax层的函数。softmax层常用于多类别分类问题中，其将输入向量映射到一个概率分布上，每个输出节点对应一个类别。trainSoftmaxLayer可以训练单层或多层的softmax网络，其输入参数包括输入数据、目标输出数据、初始化权重等，输出参数包括训练好的softmax层和训练误差等。

以下是trainSoftmaxLayer函数的一些常用参数：

- inputSize：输入数据的特征维度。
- outputSize：输出数据的类别数。
- trainingData：训练数据。
- trainingLabels：训练数据的标签。
- options：训练选项，包括最大迭代次数、学习率等。

示例代码：

% 加载训练数据
load('digitTrainSet.mat', 'digitTrainSet');
% 设置softmax层的输入输出维度
inputSize = 28*28;
outputSize = 10;
% 训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 20, 'InitialLearnRate', 0.001);
% 训练softmax层
softmaxLayer = trainSoftmaxLayer(digitTrainSet, options);

以上代码演示了如何使用trainSoftmaxLayer训练一个softmax层来进行手写数字识别。