【Python实现卷积神经网络】：神经网络的Loss函数：Softmax+Cross Entropy前向传播原理+python实现代码1.交叉熵的作用2. 为什么使用交叉熵？3.Softmax回归处理4.交叉熵的原理5.代码
1.交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点： 一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下，...
