详细解释说明一下什么是softmax激活函数

softmax激活函数是一种常用的多分类激活函数，它常用于神经网络的输出层，将输出结果转化为概率分布，使得输出值在[0, 1]之间且和为1。softmax激活函数的公式如下：

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

其中，$x_i$为输出值，$n$为输出层节点数。

softmax的作用是将神经网络输出的原始值转换为概率值，使得不同类别的输出结果之间具有可比性，方便进行分类决策。同时，softmax激活函数的导数具有很好的数学性质，可以方便地进行反向传播求解梯度，加速神经网络的训练过程。