为什么我的深层神经网络在全连接层中使用softmax而不是在全连接层中没有softmax时下降缓慢？
在深层神经网络中，全连接层是一种常用的层类型，它将前一层的所有神经元与当前层的所有神经元相连接。全连接层通常用于学习非线性映射和提取高级特征。在全连接层中，使用softmax函数可以带来以下优势和应用场景：
- 概念：Softmax函数是一种常用的激活函数，它将输入的实数转化为概率分布，使得输出的各个元素都在0到1之间，并且所有元素的和为1。
- 优势：使用softmax函数可以将全连接层的输出转化为概率分布，使得网络的输出更符合实际情况。这对于分类问题特别有用，因为softmax函数可以将网络的输出解释为各个类别的概率。
- 应用场景：softmax函数在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域广泛应用。它可以将神经网络的输出转化为对不同类别的置信度，从而进行分类或者判断。
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