softmax pytorch

softmax回归是一个用于多类分类问题的线性模型，它是从Logistic回归模型演变而来的。Softmax回归引入了softmax激活函数来将输出转换为合理的概率分布。该模型使用Pytorch提供的API进行实现，它使用了自动求导功能，因此不需要手工实现求导，节省了许多代码。在Pytorch中，可以通过定义一个继承自nn.Module的类来实现softmax模型。这个类里面可以定义网络结构和前向传播的过程。在该模型中，输入数据会被展平为一个向量，并通过线性变换和softmax函数转换为预测结果。最后，模型会输出每个类别的概率，可以根据这些概率来预测输入图像最可能所属的类别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习（Pytorch）：Softmax回归](https://blog.csdn.net/fuhao6363/article/details/131020182)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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