明確softmax交叉熵是幹啥的：
我們識別乙個中的手寫數字 ，比如7 ，經過訓練我們得到乙個**值，使用onehot表示就是
[ 0 , 0, 0 ,0，0，1，0，1, 0, 0] //第6個位置是1，代表**是5
這顯然不準確
我們**值裡面的 1 ，會不斷地接近第8個位置，也就是正確的值7
最終會成為
[0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0] //正確
我們的**值是：
[ [0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]
[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
[0,0,0,0,1,0,0,0,0,0]
[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0]
]但是正確答案是：
[ [0,0,0,0,0,0,1,0,0,0]
[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]
[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]
[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]
]
[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0]
但是，這種情況，我們應該讓 1 ，怎樣逼近實際的1的位置呢？softmax做不到這種優化。
總結： softmax優化不適合這種多特徵的優化時代侷限性
時代侷限性的 什麼是時代侷限性？根本原因是理性能力的有限性。一般而言，我們能對問題提出具有一定一般性的解釋並經過一些檢驗，這樣的知識獲取就可以算作理性推知了。至少包括 能理清邏輯 確立因果的解釋是稀有的。不經過思考屬於迷信權威。主要指實踐中的試錯成分。試錯得到的結果有可能缺乏可解釋性。一味堅持過去實...
SQLite的侷限性
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