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SOFTMAX


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ONE HOT ENCODING

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one hot encoding 在分类特别多的时候有点吃力（数万种类）  

种类太多，太多0.用one hot encoding 效率太低，

应该采用embeddings 技术解决


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Cross-entropy



注意这里智能将softmax 后的向量放入LOG中，，应该log 中不能为0.而softmax 能够确保分量都》 0.



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这种方法叫多项式逻辑分类，


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目标，是找满足条件的W,B


LOSS


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优化LOSS


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多种方案可以解决这个优化问题：

   Gradient Descent


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数值计算稳定性（numerical stability）



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均值化：


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the sigma determine the order of magnitude of output at the initial point of optimization

the sigma determine the peak of your initial probability distribution.


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OPTIMIZATION 过程，，求偏导数，，梯度下降

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数据集


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使用更多其他的测试集，就不行

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原因：是多次训练测试，已经让Trainning 了解到了Test data


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应对方案：


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Validation data set size


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总结


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