softmax函数与交叉熵

max()是大，softmax()，软的大，也就是概率大，模糊大，作用是把一组数字映射到0-1区间，比如一个数组a，转化后就是

假设真值y对应的数字为
则

这个example损失为-logP，总体损失就是-∑logP，这个就是总的交叉熵，因为
一个example的交叉熵是-∑plogq，p是真实分布，只有p=1的那项留了下来，所以就是
-logq，也就是上面表达的-logP，再对整个样本求总体的损失就是-∑logP，所以这玩意就是交叉熵