【人工智能学习】【二】Softmax与分类模型

Softmax回归 上篇文章线性回归本质上是回归问题。本篇要介绍的是一个分类问题。softmax回归是一个单层神经网络,在前一篇博客中,输入数据的维度是2,这里以Fashion-MNIST数据集为例,输入的是2828的图像。将2828的图像像素拉直,得到的是输入784维度的输入数据。所以本例当中输入数据的维度为784,那么上一篇文章中的W WW矩阵维度也就变成784维。 上篇文章线性回归当中,输出的是1维数据,在Softmax回归中,输出的是多维的数据,具体来说就是图片的类别,这个类别可能是猫、狗等。如果结果标签有10类,那么W WW矩阵的大小应该为784*10。 以输入维度4,输出维度3为例