Softmax函数
时间：2026-05-28 20:30:41来源：Softmax函数是机器学习中常用的一种激活函数，主要用于多分类问题。它能够将一个N维的向量转换为概率分布，使得每个元素的值在0到1之间，且所有元素之和为1。
该函数的数学表达式为：
$$ ext{Softmax}(z_i) = frac{e^{z_i}}{sum_{j=1}^n e^{z_j}} $$
以下是Softmax函数的主要特点：
| 特点 | 说明 |
| 概率分布 | 输出值总和为1，适合表示类别概率 |
| 非线性 | 增强模型的表达能力 |
| 稳定性 | 通常结合减去最大值以避免数值溢出 |
Softmax常用于神经网络的输出层，尤其在图像分类和自然语言处理中广泛应用。
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