在模型最后添加softmax层

在深度学习中，softmax层通常用于将模型的输出转换为概率分布。在分类问题中，我们希望模型能够输出每个类别的概率，softmax层可以将模型的输出转换成一个概率分布，使得每一个类别的概率都在0到1之间且概率总和为1。因此，将softmax层添加到模型的最后是一个常见的做法。

在具体实现中，可以在模型的最后添加一个Dense层，并将其激活函数设置为softmax。在训练过程中，我们可以使用交叉熵作为损失函数来训练模型，以最小化模型输出与真实标签之间的差距。当模型训练完成后，我们可以使用模型的输出概率来进行分类预测。