一分钟理解softmax函数（超简单）

做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法：

下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式。

首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。

softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。

1）将预测结果转化为非负数

下图为y=exp(x）的图像，我们可以知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上，这样保证了概率的非负性。

2）各种预测结果概率之和等于1

为了确保各个预测结果的概率之和等于1。我们只需要将转换后的结果进行归一化处理。方法就是将转化后的结果除以所有转化后结果之和，可以理解为转化后结