什么是softmax回归，它的作用是什么
Softmax回归是一种多分类模型，用于解决离散值分类问题。它是一个单层神经网络，适合处理离散值的训练和预测。与线性回归模型针对连续值的预测不同，Softmax回归模型的输出是一个向量，表示各个类别的概率。通过将输出层的输出值转化为概率，我们可以更好地判断这些值的意义，从而更准确地进行多分类预测。例如，在MNIST手写数字分类问题中，Softmax回归模型可以辨识10个不同的单个数字。
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