softmax()函数的作用

softmax()函数是一种常见的激活函数，主要用于解决多分类问题。它将每个输入值转换成一个在0到1之间的概率值，且所有概率值的总和为1。具体来说，softmax()函数会对每个输入值执行以下计算：

$$ softmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{n}e^{x_j}} $$

其中，$x_i$表示第i个输入值，$n$表示总共有n个输入值。

softmax()函数的作用是将原始的输出结果转化为分类概率，这样更方便进行多分类问题的训练和预测。在神经网络中，通常会在输出层使用softmax()函数。