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Softmax函数详解
资料介绍
1. Softmax输出并非真正的概率，而是模型对类别的置信度表示
2. 在类别不平衡问题中可能需要配合权重调整
3. 训练时建议使用交叉熵损失而非均方误差损失
4. 存在过饱和问题，输入值过大时梯度会趋近于0
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