本文介绍: 4. 有一点需要注意的：我们这里的output layer不再是softmax了，而是linear。所以我们的predict不会再输出a1-a10的概率了。
1. softmax的改进实现
- 在logistic regression里面，计算loss的两种方法里，直接把a放进式子的计算更加的精确。
- 那么在代码里的实现：将output layer的activation改成linear，再明确logstic里填写z。最后，代码的计算会变得更精确，虽然看起来麻烦一点。
- 在softmax里也一样的，把output layer里的activation改成linear。同时，编译的时候把from_logits = True加上。
4. 有一点需要注意的：我们这里的output layer不再是softmax了，而是linear。所以我们的predict不会再输出a1-a10的概率了。（z1-z10）
2. 多个输出的分类multi-label classification
原文地址:https://blog.csdn.net/skylar0/article/details/135964615
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