softmax函数是什么

softmax函数是一种常用的激活函数，它将一个向量转换为概率分布。给定一个向量 $z = [z_1, z_2, ..., z_k]$，softmax函数的输出为一个 k 维向量 $\sigma(z)$，其中每个元素 $\sigma_i(z)$ 表示 $z_i$ 在分布中的概率。softmax函数的定义如下：

$$\sigma(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^k e^{z_j}}$$

其中，$e$ 是自然常数，$\sum_{j=1}^k e^{z_j}$ 是所有元素的指数和。softmax函数的输入可以是任意实数向量，但输出向量中的元素总和为1，因此可以被解释为一个概率分布。

softmax函数常用于多分类问题，在神经网络中经常用于将网络的输出转换为概率分布，用于计算损失函数和预测分类结果。