從零開始，一步一步學習caffe的使用，期間貫穿深度學習和調參的相關知識！
softmax layer: 輸出似然值
layerssoftmax-loss layer：輸出loss值
layer
}
loss_param 說明：
enum normalizationmodenormalize==1: 歸一化方式為valid
normalize==0: 歸一化方式為batch_size
(2)一旦設定normalization，歸一化方式則由normalization決定，不再考慮normalize。
softmax的上溢與下溢
對於softmax的計算公式來說，對於比較小的輸入資料來說是沒有什麼問題的，但是針對指數函式的特點，對於較大或者較小的資料進行softmax計算會出現資料上溢與下溢的問題。計算機中浮點數的最大表示位數為inf,同樣資料小於`-inf。舉個例子:
softmax解決上溢與下溢的辦法
對任意a都成立，這意味著我們可以自由地調節指數函式的指數部分，乙個典型的做法是取輸入向量中的最大值：a=max
這可以保證指數最大不會超過0，於是避免了上溢。即便剩餘的部分下溢位了，加了a之後，也能得到乙個合理的值。
並且softmax不受輸入的常數偏移影響，即softmax(x)=softmax(x+c)證明如下：
}softmax函式計算時候為什麼要減去乙個最大值？
caffe層解讀系列-softmax_loss(
caffe反向傳播計算 softmax
loss layers.hpp ifndef caffe loss layer hpp define caffe loss layer hpp include include caffe blob.hpp include caffe layer.hpp include caffe proto caf...
Softmax函式詳解
softmax在機器學習中有非常廣泛的應用，但是剛剛接觸機器學習的人可能對softmax的特點以及好處並不理解，其實你了解了以後就會發現，softmax計算簡單，效果顯著，非常好用。我們先來直 一下，softmax究竟是什麼意思 我們知道max，假如說我有兩個數，a和b，並且a b，如果取max，那...
SoftMax回歸詳解
損失函式 梯度下降法求引數 omega b bb 實現與 logistic 回歸的關係 重點 關係 求導的關係 重點 from sklearn import datasets import numpy as np iris datasets.load iris 載入鳶尾花資料集 x iris dat...