softmax()函数

softmax()函数是一种常用的激活函数，通常用于多分类问题中。它将一个向量映射到另一个向量，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素的和为1。这个函数的公式如下：

$$softmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{x_j}}$$

其中，$x_i$表示输入向量中的第$i$个元素，$n$表示向量的长度。softmax()函数可以将输入向量中的每个元素转化为该元素在所有元素中的相对大小，从而方便进行多分类问题的处理。

在深度学习中，softmax()函数通常作为输出层的激活函数，用于将神经网络的输出转化为概率分布。例如，在图像分类问题中，softmax()函数可以将神经网络输出的向量转化为各个类别的概率分布，从而确定图像所属的类别。