Softmax函数是机器学习和深度学习中的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布，尤其适用于多类别分类问题。它通过指数运算和归一化确保输出总和为1，形成概率解释。非线性性质增强模型表达力，且对大输入值更敏感。在Python中，可以通过简单的代码实现。Softmax广泛应用于图像分类、文本分类等任务，也是损失函数的一部分，帮助衡量模型预测与真实标签的差异。
Softmax函数是机器学习和深度学习中常用的一种激活函数，它将一组实数转换为一组概率分布。它在多类别分类问题中特别有用，因为它可以将输出转化为概率分布，使得模型可以直接预测每个类别的概率。
Softmax函数的数学定义如下：
softmax(xi)=exi∑j=1Nexj\text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^N e^{x_j}}softmax(x
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