softmax

softmax是一种在机器学习和深度学习中常用的函数，主要用于多分类问题。它将一组输入值转化为概率分布，使得所有输出值的和为1。在神经网络中，softmax通常用于输出层，将神经元的输出转化为概率形式，表示该神经元对应的概率。这样，在进行多分类任务时，可以比较直观地看出每个类别的概率大小，从而进行决策。此外，softmax还可以用于归一化处理，使得不同样本之间的特征具有可比性。总的来说，softmax是一种强大的工具，对于理解和解决机器学习问题有着重要的作用。