Softmax函数定义（Softmax函数）
发布时间：2025-04-13 05:59:20来源：
标题： softmax函数 🌟
softmax函数是一种在机器学习和深度学习中常用的激活函数，主要用于多分类问题。它将输入向量转换为概率分布，确保每个类别的预测值在0到1之间，并且所有类别的概率之和为1。这使得softmax非常适合用来表示分类任务中的可能性分布。
公式表达为：
\[ \text{softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^K e^{z_j}} \]
其中 \( z_i \) 是输入向量中的第 \( i \) 个元素，\( K \) 表示类别总数。通过这个公式，可以将原始分数转化为易于解释的概率值。
举个例子，假设模型输出了三个类别的得分 [2.0, 1.0, 0.1]，经过softmax处理后变为近似 [0.7, 0.2, 0.1]，直观地显示了哪个类别最有可能被选中。这种特性让softmax成为构建神经网络时不可或缺的一部分，无论是图像识别还是自然语言处理都能看到它的身影。✨
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