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1.softmax

2.softmax求导过程：

3. softmax结合交叉熵

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1.softmax

softmax多用于多分类问题，它会把网络的输出变成概率，公式如下：

                                                        

softmax一般会和交叉熵结合在一起，因为交叉熵的输入是概率，而softmax就可以把网络的输出变成对应等比例的概率。

 

2.softmax求导过程：

假设求导时，有如下x：

                   

s 为网络输出，第一个输出节点为，第二个为，以此类推第 i 个输出节点为，同理 x 就是网络的输入节点了，第 j 个输入节点为 。

这时候要分两种情况，即 i = j 和 i不等于j的情况。

举例，例如求 对的导数：(相当于与 i = j情况)

但是由于从softmax公式的分母可知，分母包括了，​​​​​​​，……，​​​​​​​，所以任何一个输出节点 都要对所有x 进行求导。

所以就有了 i 不等j 这种情况，如：求 s1 对 x2 的导数:

所以可以得到，i=j 时 和 i 不等于 j 时的 softmax导数如下：

                              

3. softmax结合交叉熵

由于交叉熵的输入是概率，因此经常和sigmoid或softmax结合在一起。一般情况下，在神经网络中，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，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果，交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度！

交叉熵公式：

                             

如下图所示，若Loss对Z点求导，则：

                    

解释下上面的式子，由softmax的公式可知，输出节点Si 是由所有Z组成的，所以若Loss对某个Z，如Zi求导的话，则需要对每个输出节点S进行求导。可以从求导的结果看出：用交叉熵对网络softmax前的输出求导，其结果等于softmax后的结果减去真实标签label。