深度学习教程中关于softmax regression的练习代码

资 源 简 介

深度学习教程中关于softmax regression的练习代码

详 情 说 明

Softmax回归是深度学习中处理多分类问题的经典方法，尤其在MNIST手写数字识别这类任务中表现出色。斯坦福教程中的练习代码完整实现了从数据预处理到模型训练的全流程。

数据准备阶段需要将MNIST数据集放置在指定路径，该数据集包含60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张28x28像素的灰度图会先被展平为784维向量。代码会自动对像素值做归一化，并将标签转为one-hot编码格式。

模型核心部分实现了softmax函数，通过指数归一化将线性输出转化为概率分布。损失函数采用交叉熵损失，其梯度计算通过矩阵运算高效完成。训练过程使用批量梯度下降，每次迭代会计算当前参数下的损失值及梯度，并通过学习率调整参数更新步长。

代码中需要特别注意权重参数的初始化方式，通常采用小随机数避免对称性破坏。完整的练习还会包含测试集评估模块，输出分类准确率等指标。这个实现虽然简单，但涵盖了参数更新、前向传播、反向传播等深度学习关键概念，是理解神经网络的重要基础。

扩展思考部分可以尝试调整学习率、批量大小等超参数，观察收敛速度变化；或是加入L2正则化防止过拟合，这些改动都能在现有代码框架上快速验证。