trainSoftmaxLayer的作用

trainSoftmaxLayer是神经网络中一种用于训练softmax层的方法。softmax层通常用于多分类问题，它将神经网络输出的一组实数转换成一个概率分布，每个类别的概率由softmax函数计算得出。

trainSoftmaxLayer的作用是通过反向传播算法来更新softmax层中的权重和偏置参数，以最小化网络的损失函数。这个过程称为训练softmax层，目的是让神经网络能够更准确地预测每个类别的概率。

具体来说，trainSoftmaxLayer会计算出softmax层的输出与真实标签之间的误差，然后根据这个误差调整softmax层的权重和偏置参数。这个过程会反复进行，直到网络的预测结果达到满意的精度。