全连接层与Softmax (softmax classifier) 🧠🔢
导读 在深度学习领域，全连接层和Softmax分类器是构建神经网络模型时非常重要的组成部分。它们共同工作，帮助我们处理分类问题，让机器能够像人
在深度学习领域，全连接层和Softmax分类器是构建神经网络模型时非常重要的组成部分。它们共同工作，帮助我们处理分类问题，让机器能够像人一样理解和预测数据。首先，全连接层（Fully Connected Layer）就像是大脑中的神经元，它将输入的数据通过复杂的数学运算转化为更高层次的抽象特征。接着，Softmax函数出场了，它的作用就像是一把尺子，能够将这些抽象特征转化为概率分布，帮助我们确定每个类别的可能性大小。通过这样的流程，我们可以更准确地对未知数据进行分类，为我们的模型添加一层强大的预测能力。🌈🤖
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