softmax激活函数如何保存预测概率

softmax激活函数可以将神经网络的输出转化为概率分布。它的输出是一个0到1之间的实数向量，并且向量中所有元素的和等于1。这个性质使得softmax函数可以被解释为预测概率。具体来说，对于多分类任务，softmax函数将每个类别的输出压缩到0和1之间，并且输出的和等于1，表示了每个类别为真的概率。这样，我们可以根据softmax函数的输出来进行分类预测，选择概率最高的类别作为最终的预测结果。\[1\]

为了计算softmax函数的输出，我们首先对每个元素进行指数操作，将所有元素转换为正数。然后，将指数化后的元素除以它们的和，得到每个类别的概率。这样做的目的是保持输出的总和为1，以便将输出解释为概率分布。\[2\]

需要注意的是，由于指数函数的特性，当输入中存在较大的值时，可能会导致指数函数的结果溢出。为了避免这种情况，一般会在计算softmax函数之前，将输入信号中的最大值减去一个常数C，然后再进行指数化和归一化的操作。这样可以确保计算的稳定性，并且不改变最终的结果。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [激活函数之softmax函数](https://blog.csdn.net/weixin_45590490/article/details/124366125)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [softmax激活函数与softmax损失函数](https://blog.csdn.net/weixin_44646187/article/details/126558451)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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