神经网络softmax**函数的求导过程

在使用softmax函数作为输出层**函数的神经网络中,进行反向传播时需要计算损耗函数相对于Z的导数,即 神经网络softmax**函数的求导过程。网上有很多公式推导,但都太“数学”化了,看着比较抽象。所以总结下自己理解的比较简单的推导过程。

首先,为了直观理解,我们假设Z为一个3x1的向量,通过soft max函数**后的A也为3x1的向量。当Z的维度更大时,其实方法也都是一样,为了避免繁琐的表达式,这里进行了简化。

具体过程如下图,由于是临时手写,可能会有些地方公式符号有误,但应该不影响理解:

神经网络softmax**函数的求导过程