Logistic Regression with Softmax and Cross-Entropy
分布向量（Distribution Vector）与标签向量（Label Vector）的距离
由Softmax函数得到的分布向量，对与数乘运算比较敏感（例如，对分布向量乘以10，可以得到一个概率趋近于1或0的分布；而对分布向量除以10，则可能得到一个均匀分布的向量），基于此，需要度量分布向量和标签向量的距离。
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图中S表示分布向量，L表示标签向量。S、L的位置不可以互换，因为对数函数的存在。
完整的Logistic Regression如下图所示。
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