softmax回归的简洁实现

文档摘要

softmax回归的简洁实现 :label: 在 :numref: 中，我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现) (softmax) 线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节如在 :numref: 中一样，继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。初始化模型参数如我们在 :numref: 所述， [softmax回归的输出层是一个全连接层]。因此，为了实现我们的模型，我们只需在中添加一个带有10个输出的全连接层。同样，在这里并不是必要的，但它是实现深度模型的基础。我们仍然以均值0和标准差0.01随机初始化权重。