在训练好 softmax 回归模型后,给定任一样本特征,就可以预测每个输出类别的概率.通常,我们把预测概率最大的类别作为输出类别.如果它与真实类别(标签)一致,说明这次预测是正确的.在3.6节的实验中,我们将使用准确率(accuracy)来评价模型的表现.它等于正确预测数量与总预测数量之比.
小结
softmax 回归适用于分类问题.它使用 softmax 运算输出类别的概率分布.
softmax 回归是一个单层神经网络,输出个数等于分类问题中的类别个数.
交叉熵适合衡量两个概率分布的差异.
练习
查阅资料,了解最大似然估计.它与最小化交叉熵损失函数有哪些异曲同工之妙?
未知
3.5 图像分类数据集(Fashion-