softmaxLayer

Softmax层是深度学习中常用的一种层类型，它主要用于解决多分类问题。在Softmax层中，对于输入的一组数据，该层会先对其进行指数映射，然后再根据每个元素相对于其他元素的大小来计算其在每个类别上的概率，输出的结果是一个概率分布。具体实现可以参考下面的范例代码：

class SoftmaxLayer(Layer):
    def softmax(x):
        # 防止数值溢出
        e_x = np.exp(x - np.max(x))
        return e_x / e_x.sum()

    def forward(self, x):
        self.x = x
        out = SoftmaxLayer.softmax(x)
        return out

    def backward(self, dout):
        dx =  dout * SoftmaxLayer.softmax(self.x) * (1 - SoftmaxLayer.softmax(self.x))
        return dx

在上面的代码中，forward函数实现了Softmax的前向传播，其中self.x保存了输入的数据。backward函数实现了Softmax的反向传播，其中dout是由后一层传递到当前层的梯度，dx表示传递到前一层的梯度。需要注意的是，在反向传播时Softmax层并没有向正向传播时借用SoftmaxWithLoss层实现一部分，而是一手全部包办了。因此SoftmaxLayer::Backward_cpu()函数也就被闲置了。[引用1][^1]