softmax作用是什么

softmax是一种常用的激活函数，主要用于多分类任务中将输出转化为概率分布。softmax函数将一个K维的向量（K为类别数）压缩到一个[0,1]的区间内，同时保证每个元素的和为1。因此，softmax函数可以将神经网络输出的原始得分转换为概率分布，从而方便进行分类任务的预测。

softmax函数的公式为：$$ softmax(\boldsymbol{z})_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{k} e^{z_j}} $$ 其中，$z_i$表示第i个元素的原始得分，$k$表示总共的类别数，$softmax(\boldsymbol{z})_i$表示第i个元素被转换为概率分布后的概率值。

softmax函数的作用是将神经网络输出的原始得分转化为概率分布，从而方便进行分类任务的预测。在训练过程中，softmax函数的输出可以作为分类任务的损失函数计算中的预测概率值，用于计算损失函数并进行梯度反向传播。在测试过程中，softmax函数的输出可以用于确定最终的预测类别。