当使用Keras categorical_crossentropy loss时，你应该在最后一层使用softmax吗？

当使用Keras的categorical_crossentropy loss时，通常应该在最后一层使用softmax激活函数。

softmax函数是一种常用的激活函数，它将输入转化为一组概率分布，适用于多分类问题。在使用categorical_crossentropy作为损失函数时，它要求输入为概率分布形式，因此需要在最后一层使用softmax激活函数将输出转化为概率。

softmax函数的输出是一个概率分布，每个类别的输出值都在0到1之间，并且所有类别的输出值之和为1。这样可以方便地计算每个类别的交叉熵损失，并进行梯度下降优化。

在Keras中，可以通过在最后一层添加一个具有softmax激活函数的Dense层来实现。例如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
# 添加其他层
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

在上述代码中，num_classes表示分类的类别数。

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