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在分类任务中，Last Layer通常是一个全连接层接Softmax激活函数。如果将这个神经网络看作一个特征提取器 ϕ(x) 后接一个线性分类器。从统计回归的角度看，Softmax Output Layer + Categorical Cross-Entropy Loss 的组合，在形式上等价于广义线性模型家族中的哪一成员？

A. 多元线性回归 (Multivariate Linear Regression)

B. 多项式逻辑回归 (Multinomial Logistic Regression)

C. 层次逻辑回归 (Hierarchical Logistic Regression)

D. 多标签二元回归 (Multi-label Binary Regression)

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题目解析

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• A错误：线性回归处理连续值。 • B正确：Softmax回归（也称为多项逻辑回归）是逻辑回归在多分类问题上的推广。它预测样本属于 K 个类别的概率，且概率之和为1。这正是神经网络分类头部的标准配置。 • C/D错误：层次逻辑回归和多标签回归结构不同（后者通常用Sigmoid而非Softmax）。