神经网络之softmax函数 softmax函数公式 🧠📈

在深度学习领域，softmax函数扮演着至关重要的角色，尤其是在多分类问题中。它能够将一个向量转换成概率分布，使得每个元素都处于0到1之间，并且所有元素的和为1。这使得模型可以更直观地理解不同类别的可能性。softmax函数的数学表达式如下：

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S(y_i) = e^(y_i) / Σ(e^(y_j))

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其中，`y_i` 是输入向量中的第 i 个元素，而分母是输入向量中所有元素的指数之和。通过这个公式，我们可以看到，每个输出值不仅取决于自身的大小，还与其他元素相关。因此，softmax函数在神经网络的输出层中非常有用，因为它可以将未归一化的得分转换为概率，从而帮助我们做出最终的分类决策。🚀

通过理解和应用softmax函数，我们能够更好地掌握神经网络的工作原理，特别是在处理复杂的数据集时。🛠️🔍