在深度学习的旅程中，我们经常会遇到一种特别重要的激活函数——Softmax。它就像是一个决策者，在多分类问题中帮助模型确定最有可能的类别。🚀

首先，让我们了解一下什么是Softmax。简单来说，它是一个将任意实数转换为概率分布的函数。想象一下，你有一组数值，它们代表了不同类别的分数。但是，为了更好地理解这些分数，我们需要将它们转化为百分比形式，这样就能更容易地比较和解释。这时候，Softmax就登场了！📈

公式方面，假设我们有一个向量z，其中包含n个元素，那么Softmax函数可以表示为：\[ \sigma(z)_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}} \]

这里的\(e\)是自然对数的底数，而分母则是所有元素指数值的总和。这样处理后，每个元素都会被转换成一个介于0到1之间的值，并且所有元素相加等于1，完美地符合概率分布的要求。🔍

在实际应用中，Softmax常用于分类任务的最后一层，特别是当任务涉及到多个可能的输出类别时。通过使用Softmax，我们可以得到一个清晰的概率分布，从而更准确地预测出输入数据所属的类别。🎯

掌握Softmax，就像给你的模型增加了一个强大的助手，帮助它在复杂的决策过程中做出最优选择。希望这篇笔记能帮助你更好地理解和应用Softmax！💡

机器学习 深度学习 Softmax