介绍一下softmax函数的损失函数

softmax函数通常用于多分类问题中，它将模型的原始预测值（logits）转换为概率分布。在使用softmax函数时，常用的损失函数是交叉熵损失函数（cross-entropy loss）。

交叉熵损失函数通过比较模型的预测概率分布与真实标签的概率分布之间的差异来衡量模型的性能。对于每个样本，交叉熵损失函数的计算公式如下：

L = -∑(y * log(y_hat))

其中，y是真实标签的概率分布，y_hat是模型的预测概率分布。

在使用softmax函数时，通常会将模型的输出先经过softmax函数进行概率归一化，然后再计算交叉熵损失。这样做的目的是将模型的输出转化为概率分布，并且让模型更好地逼近真实标签的分布。

通过最小化交叉熵损失函数，可以使得模型更好地学习到正确的类别概率分布，从而提高分类任务的准确性。在训练神经网络时，通常使用优化算法（如梯度下降）来最小化交叉熵损失函数。