softmax损失函数
原创
假设有K个类别，Softmax计算过程为：
softmax
softMax的结果相当于输入图像被分到每个标签的概率分布，该函数是单调增函数，即输入值越大，输出也就越大，输入图像属于该标签的概率就越大。
对softmax的结果计算交叉熵分类损失函数为：
取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值，它占的比重越大，这个样本的Loss也就越小，这种定义符合我们的要求.
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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