标签：arc loss 识别 概率 分数 原来 sub 全连接 png
softmax loss:
N是样本的数量，i代表第i个样本，j代表第j个类别，fyi代表着第i个样本所属的类别的分数
fyi是全连接层的输出，代表着每一个类别的分数，
每一个分数即为权重W和特征向量X的内积
每个样本的softmax值即为：
L-softmax loss:
假设一个2分类问题，x属于类别1，那么原来的softmax肯定是希望：
也就是属于类别1的概率大于类别2的概率，这个式子和下式是等效的：
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