Softmax简介

Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率。如果其中一个输入很小或为负，softmax将其变为小概率，如果输入很大，则将其变为大概率，但它将始终保持在0到1之间。

Softmax是逻辑回归的一种推广，可以用于多分类任务，其公式与逻辑回归的sigmoid函数非常相似。只有当分类是互斥的，才可以在分类器中使用softmax函数，也就是说只能是多元分类（即数据只有一个标签），而不能是多标签分类（即一条数据可能有多个标签）。

许多多层神经网络输出层的最后一层是一个全连接层，输出是一个实数向量，这个向量通常代表了每个类别的得分或置信度。为了将这些得分转换为概率分布，通常会使用softmax函数。因为它将分数转换为规范化的概率分布，可以显示给用户或用作其他系统的输入。所以通常附加一个softmax函数在神经网络的最后一层之后。