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第605章 多元分类用softmax函数用故事解释（第3页）
让所有选项都有可能被选中（即使得分最低的选项概率也不会完全是0）。
无论是在选举、推荐系统还是ai分类任务中，softmax
都像一个“理性的选择助手”，帮我们做出合理的决策。
多层分类的中间层会有偏置和中间结果
用故事解释“偏置”和“中间结果”
故事背景：魔法师的学徒
在一个魔法学院里，有一位年轻的学徒——小艾。他正在学习如何用魔法配制“完美药水”。
学院的导师告诉他：“要配出理想的药水，你需要三个关键步骤：”
1.
收集原料（输入数据）
2.
研磨并混合（计算中间结果）
3.
调整口味（加上偏置）
小艾开始尝试：
?
他拿了
龙眼果（原料1），月光花（原料2），银露水（原料3），这些原料各自有不同的药效分数。
?
他按照导师给的魔法公式进行计算，把这些原料的效果
加权（类似于机器学习中的“权重”）得到一个中间结果。
?
但是，每次配出来的药水，总觉得有点偏酸或者偏苦，于是导师告诉他：“要加上一点魔法糖！”
这
魔法糖
就是
偏置（bias）！
导师解释道：“有时候，光靠原料混合出来的效果可能会偏离目标，比如太苦了，我们就需要手动加点甜味，这样最终的药水才是完美的。”
小艾恍然大悟，他在最后的配方中加入了一点
魔法糖（偏置），最终成功调配出一款
恰到好处的药水（输出结果）。
用比喻解释“偏置”和“中间结果”
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