一、前言

1、softmax回归不是回归问题，而是分类问题

2、分类问题：对离散值的预测。

3、分类问题通常有多个输出，输出 i 预测为第 i 类的置信度

二、网络结构

1、为了估计所有可能类别的条件概率，我们需要一个有多个输出的模型，每个类别对应一个输出

2、在我们的例子中，由于我们有4个特征和3个可能的输出类别，我们将需要12个标量来表示权重（带下标的w），3个标量来表示偏置（带下标的b）

3、下面是为每个输入计算三个为归一化的预测

4、与线性回归一样，softmax回归也是一个单层神经网络。

5、由于计算每个输出o1、o2和o3取决于所有输入x1、x2、x3和x4，所以softmax回归的输出层也是全连接层。

6、上图中，输入层的每个x都表示样本的一个特征。输出层的三个o就是类别数

三、softmax运算

1、基本思想：在分类中，我们采取的主要方法就是将模型的输出视作为概率，我们希望模型的输出

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