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Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，待分类的类别数量大于2，且类别之间互斥。
Softmax公式：
通常情况下softmax会被用在网络中的最后一层，用来进行最后的分类和归一化。
通常有2种结构：
第一种
#可以计算给出每个样本对应的损失函数值
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "ip2"
bottom: "label"
top: "loss"
}#输出为每个类别的概率值
layers {
name: "prob"
type: “Softmax"
bottom: " ip2"
top: "prob"
}