最近在csdn找到了《动手学习深度学习》的精简代码笔记，链接在这：
https://blog.csdn.net/qq_38276972/category_9857244.html?spm=1001.2014.3001.5482
看到第四章，softmax回归了。
在看这个之前，作为一个大四补课的智能系学生，我想先在自己脑袋里回顾一下这些概念。
1.softmax称为回归，为何这里用来分类？
回归限制阈值一样可以分类
所以它这章会介绍这样的概念

2.softmax能够把数据映射到[0,1]的连续空间上，这种归一的能力有什么用？
用来作回归和分类啊
这章只用来作分类，是不是说明后面可以用来作回归

3.然后它作为经常在神经网络某一部分的末尾出现的函数，能不能说它在神经网络部分的意义就是搞个小回归？
这引出的一个问题是它什么时候说回归，会怎么介绍回归
回归作为和分类并列的问题，是对答案有不同要求的题目。这种方式能够启发出应用者用softmax回归来进行连续数据的映射，不过softmax作为网络中的一部分后，对解决问题本身的关系就不和softmax回归一样了。

4.那么softmax回归，它这么说，是要说明什么概念呢？
就是说，softmax是一个函数，softmax回归是一种回归，那它这章应该会把这两个概念区分开来。


所以我的关注点应该就在，softmax函数和softmax回归之间的区别，以及一部分回归和分类问题的关系，互相转化情形。还有softmax函数在复杂神经网络中的作用。