SoftMax和全连接层一样吗

不完全一样。

全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中的一种基本层，它将输入的特征向量通过一个线性变换映射为输出特征向量。这个线性变换由一个权重矩阵和一个偏置向量组成。全连接层的作用是对输入特征进行加权和，从而得到更高层次的特征表示。

Softmax 函数是一种激活函数，通常用于多分类问题中的输出层。它将输入的向量映射为一个概率分布，每个元素表示对应类别的概率。Softmax 函数的数学公式为 $softmax(x_i)=\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^ke^{x_j}}$，其中 $x_i$ 表示输入向量中第 $i$ 个元素的值，$k$ 表示类别数。

在神经网络中，通常将全连接层和 Softmax 函数组合在一起作为输出层，用于多分类任务。具体来说，全连接层用于将输入特征进行加权和，然后通过 Softmax 函数将输出映射为概率分布。