softmax是什么有什么用

Softmax是一种常用的分类函数，可以将一个向量中的每个元素映射为一个概率值，常用于多分类任务中。具体来说，softmax函数的作用是将一个K维向量（K为类别数）压缩为一个K维概率向量，其中每个元素表示该类别的概率大小，且所有元素的和为1。

在深度学习中，softmax函数通常用于输出层，将神经网络的输出转化为概率分布，从而进行分类任务。分类问题的损失函数通常使用交叉熵损失函数，该损失函数的计算需要将神经网络的输出通过softmax函数转化为概率分布，再与真实标签进行比较，从而计算损失值。因此，softmax函数在分类任务中非常重要，是神经网络分类模型的核心部分。