卷积神经网络softmax AF

### 卷积神经网络中 Softmax 激活函数的作用

在卷积神经网络（CNN）架构里，Softmax 函数主要应用于输出层，在处理多类别分类任务时尤为突出。该函数能够接收前一层传递过来的未归一化的预测分数，并将其转换成一个概率分布形式的概率向量[^3]。

具体而言，Softmax 将输入数据映射至 (0, 1) 范围内的一组值，这些值代表不同类别的可能性大小，而所有可能类别的概率之和等于 1。这种特性有助于模型更直观地解释其对于样本属于某一特定类别的置信程度[^4]。

为了评估模型性能并指导反向传播过程更新权重参数，通常会采用交叉熵损失函数来衡量 Softmax 输出与真实标签间的差距。通过这种方式可以有效地优化 CNN 对于各类别间边界的理解能力。

### 实现示例

下面给出一段简单的 Python 代码片段展示如何在一个典型的 PyTorch 构建的 CNN 中应用 Softmax：

import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        
        # 定义卷积层和其他必要的组件...
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),

            nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        
        self.fc_layer = nn.Linear(32 * final_feature_map_height * final_feature_map_width, num_classes)

    def forward(self, x):
        batch_size = x.size(0)
        features = self.conv_layers(x)
        flattened_features = features.view(batch_size, -1)
        logits = self.fc_layer(flattened_features)
        probabilities = nn.functional.softmax(logits, dim=1)
        return probabilities

在这个例子中，`nn.functional.softmax()` 方法被用来计算全连接层之后得到的原始得分 `logits` 的 Softmax 值，从而获得最终的分类概率。