🎉 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～✨