什么是Softmax函数

Softmax函数是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的数学函数，主要用于多分类问题中的输出层。它的主要作用是将一个含有任意实数的K维向量转换为另一个K维的实数向量，使得每个元素的值在0到1之间，并且所有元素的总和为1，从而形成一个概率分布。

Softmax函数可以看作是逻辑函数（Sigmoid函数）在多分类任务上的推广，它将线性预测值转化为类别概率，从而使得模型的输出可以解释为各个类别的概率。这种函数形式不仅有助于提高分类准确性，还便于使用交叉熵损失函数进行优化。

此外，Softmax函数在硬件实现中也得到了关注，因为其计算涉及指数和除法操作，这些操作在硬件上可能较为复杂。因此，研究者们提出了多种优化方法来提高计算效率。