什么是softmax回归

softmax回归是一种常用的多分类模型，它将输入的数据通过一层全连接层得到的线性变换后的输出，利用softmax函数进行转换，得到每个类别的概率分布。在训练过程中，通常采用交叉熵损失函数来度量模型输出与真实标签之间的差距，并通过梯度下降等优化算法来更新模型参数，以最小化损失函数。在测试过程中，根据模型输出的概率分布，将概率最大的类别作为预测结果。