softmax()作用

softmax()是一种常用的激活函数，通常用于多类别分类任务中。softmax()函数将一个实数向量转换为一个概率分布向量，使得每个分量的取值范围都在0到1之间，并且所有分量的和等于1。它的作用是将原始的输出结果转化为概率分布，使得预测结果更加准确。

具体而言，对于一个包含n个元素的实数向量 $x=(x_1,x_2,...,x_n)$，softmax函数的输出为

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

其中，$e$是自然常数，$x_i$是向量中的第i个元素。softmax()函数的计算过程是将向量中的每个元素进行指数运算，然后将所有指数的和作为分母，将每个指数除以分母得到每个元素的概率值。

在机器学习中，softmax()函数通常用于将神经网络的输出转换为概率分布，以便进行多类别分类任务的训练和预测。