softmax loss:
N是样本的数量，i代表第i个样本，j代表第j个类别，fyi代表着第i个样本所属的类别的分数
fyi是全连接层的输出，代表着每一个类别的分数，
每一个分数即为权重W和特征向量X的内积
每个样本的softmax值即为：
L-softmax loss:
假设一个2分类问题，x属于类别1，那么原来的softmax肯定是希望：
也就是属于类别1的概率大于类别2的概率，这个式子和下式是等效的：
原文：https://www.cnblogs.com/k7k8k91/p/9777148.html