训练softmax分类器实例_assignment1-softmax分类器
理论知识
softmax函数如下：
一个样本在C个类别的评分为z，可以看出z为一个向量。softmax函数对
交叉熵定义如下：
将softmax函数与交叉熵相结合，就可以得到如下式子：
另一种等价的形式为：
从信息理论的角度来理解：
相对熵也被称为KL散度，它用于衡量同一个随机变量X的两个分布p(X)和q(X)之间的差异，p(X)表示样本的真实分布，q(X)表示预测的分布，DL散度的公式如下：
相对熵的特点是只有只有p(x)=q(x)时，其值才为0，若p(x)和q(x)略有差异，其值就会大于0。
整理之后可以得到：
由于真实概率分布是固定的(虽然我们现在不知道，但我们有训练集)，但是它的概率质量都分布在正确的类别上（
概率论解释：
可以解释为是给定图像数据
对数概率。
现在我们想做的是找到使正确类别的概率最大的W，这正好是极大似然估计(MLE)的作用，即：
对其取负对数：
让似然函数的负对数最小就等价于似然函数最大，这和交叉熵的公式完全一样！
算法实现部分重点的就是求梯度和向量化了，这部分之后再统一写吧，之后的内容和SVM没什么差别，softmax分类器也是个模板匹配。
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