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了解softmax输出层的目标数据

目标数据是指在机器学习和深度学习中，用于训练模型的标签或目标值。在softmax输出层中，目标数据通常是一个向量，用于表示样本属于每个类别的概率分布。

softmax函数是一种常用的激活函数，它将输入转化为表示概率分布的输出。在分类任务中，softmax函数通常被用于输出层，将模型的输出转化为表示各个类别概率的向量。

目标数据在softmax输出层中的作用是指导模型的训练过程，通过与模型的预测结果进行比较，计算模型的损失函数，并通过反向传播算法更新模型的参数，使模型能够逐渐优化并逼近真实的概率分布。

在实际应用中，softmax输出层的目标数据可以采用独热编码（one-hot encoding）的方式表示。独热编码是一种将离散变量转化为向量表示的方法，其中目标类别对应的位置为1，其他位置为0。例如，对于一个有5个类别的分类任务，目标数据可以表示为[0, 1, 0, 0, 0]，其中第二个位置为1，表示该样本属于第二个类别。

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相关搜索:AlexNet中卷积层的输出 Keras自定义softmax层:是否可以在softmax层的输出中将基于零的输出神经元设置为0作为输入层中的数据？TensorFlow2.0中的spatial_softmax层为什么在示例中nn.Sequential不包含softmax输出层？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？了解GKE容器中的df输出了解lsof输出中的类型了解pandas数据帧的预期输出了解分类问题BCELoss与CrossEntropyLoss的最后一层输出了解卷积层中的特征映射(PyTorch)

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1、二层网络仅仅通过MAC寻址即可实现通讯，但仅仅是同一个冲突域内；三层网络需要通过IP路由实现跨网段的通讯，可以跨多个冲突域；2、二层设备以三层设备的区别是看能不能识别三层的东西，比如IP地址、路由、...ARP等三层的东西。...1、二层网络仅仅通过MAC寻址即可实现通讯，但仅仅是同一个冲突域内；三层网络需要通过IP路由实现跨网段的通讯，可以跨多个冲突域； 2、二层设备以三层设备的区别是看能不能识别三层的东西，比如IP地址、路由...图2-23 传统网络中虚拟机迁移传统数据中心网络架构中二层网络部分为了提高可靠性，采用冗余设备和冗余链路，在虚拟机迁移过程中会不可避免地产生物理环路。...为了实现虚拟机的大范围甚至跨地域的动态迁移，就要求将虚拟机动态迁移可能涉及的服务器都纳入同一个二层网络，形成一个更大范围的二层网络，这样才能实现虚拟机的大范围无障碍的迁移，这种二层网络称为大二层网络。

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【数据挖掘】神经网络后向传播算法向前传播输入案例计算分析 ( 网络拓扑 | 输入层计算 | 隐藏层计算 | 输出层计算 )

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