softmax是归一化吗

softmax函数是一种用于将一组数值转换成概率分布的函数，通常在机器学习中的多分类任务中被广泛应用。它通过对输入向量进行线性变换后，再应用指数函数和归一化，使得每个输出值都在0到1之间，并且所有输出值的和为1，从而实现了对原始向量的归一化。

简单来说，softmax函数执行了两个关键操作：
1. 将每个输入元素经过指数函数e^x处理，使得结果是非负的。
2. 对所有的指数结果求和，然后除以总和，得到的结果是一个概率分布，各元素之和等于1，表示每个类别发生的可能性。