2020年3月7日
softmax函数，对数似然代价函数及求导反向传播
摘要： 1. softmax函数定义 softmax函数为神经网络定义了一种新的输出层：它把每个神经元的输入占当前层所有神经元输入之和的比值，当作该神经元的输出。假设人工神经网络第$L$层的第$j$个节点的带权输入为 在该层应用softmax函数作为激活函数，则第$j$个节点的激活值$a^{L}_{j}$就 阅读全文
posted @ 2020-03-07 16:18 Picassooo 阅读(1733) 评论(0) 推荐(0) 编辑