softmax_loss的归一化问题

cnn网络中，网络更新一次参数是根据loss反向传播来，这个loss是一个batch_size的图像前向传播得到的loss和除以batch_size大小得到的平均loss。

softmax_loss前向传播中有这样一段代码：    loss/get_normalizer(normalization_,valid_count)，这就是对loss进行归一化。

如果我有ignore_label，valid_cout就不为-1，没有就为-1。我的prototxt里面是没有的，所以最后我使用的normalizer是outer_num_ * inner_num_的形式。

实际上就是如果有ignore_label就归一化的所有的valid的，如果没有就是归一化batch×w×h

get_normalizer的定义在hpp中，实现在cpp文件中。

normalization_mode传入的是normalization_，normalization_的定义在hpp，赋值实现在cpp的layer_setup里，如下图。观察我的softmax_loss没有添加loss_param，所以就是默认的valid模式。

normalization_的赋值来自于layer的loss参数，如下图所示。这里有normalization和normalize两个参数，默认的normalization是valid类型，normalize是bool型无默认值。从上面一个图和下一个图的解释可以看出，没有normalization的情况，normalize为true就是valid，为false就是batch_size，其他情况都是由normalization来决定。也就是说normalize既可以不存在，也可以存在为true，存在为false。

注意结合.h、.cpp、.cu一起看代码