softmax函数 😊
发布时间：2025-03-25 03:51:38来源：
在机器学习和深度学习领域，`softmax函数`是一个非常重要的工具 📈。它主要用于多分类问题中，将模型输出的原始分数转换为概率分布。简单来说，softmax函数会把一组数值调整为每个值介于0到1之间，并且所有值的总和为1，这样就可以表示不同类别的概率。
例如，在图像识别任务中，我们需要判断一张图片属于哪个类别。假设我们的神经网络输出了三个值：[5.0, 1.0, 0.2]，通过softmax函数处理后，这些值就会变成一个概率分布，比如[0.86, 0.12, 0.02]。这表明这张图片有86%的可能性属于第一类，12%的可能性属于第二类，而只有2%的可能性属于第三类。
softmax函数之所以如此受欢迎，是因为它不仅能够提供清晰的概率解释，还能帮助优化算法找到全局最优解。无论是在自然语言处理还是计算机视觉等领域，它都扮演着不可或缺的角色。🌟
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