🎉 Python复现Softmax损失函数详细版 📈
在深度学习中，Softmax函数是分类任务中的核心组件之一，它能够将模型输出转换为概率分布。今天，让我们用Python一步步实现Softmax损失函数！💪
首先，我们导入必要的库：
```python
import numpy as np
```
接着定义Softmax函数：
```python
def softmax(x):
exp_x = np.exp(x - np.max(x)) 防止溢出
return exp_x / exp_x.sum(axis=1, keepdims=True)
```
然后定义交叉熵损失函数：
```python
def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
m = y_true.shape[0]
log_likelihood = -np.log(y_pred[range(m), y_true])
loss = np.sum(log_likelihood) / m
return loss
```
通过上述代码，我们可以轻松计算模型预测值与真实标签之间的损失值。🌟
最后，结合两者进行测试：
```python
示例数据
y_pred = np.array([[5.0, 1.0, 2.0], [1.0, 0.0, 4.0]])
y_true = np.array([0, 2])
计算Softmax及损失
softmax_output = softmax(y_pred)
loss = cross_entropy_loss(softmax_output, y_true)
print("Softmax Output:", softmax_output)
print("Loss:", loss)
```
这样，我们就成功复现了Softmax损失函数！🚀 深度学习爱好者们不妨动手实践一下吧～✨
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