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- 激活函数(七): Softmax函数 🌟_softmax激活函数公式

🌟 在深度学习的世界里，激活函数是神经网络中不可或缺的一部分。今天我们要介绍的是一个非常重要的激活函数——Softmax函数。😊 Softmax函数通常用于多分类问题，它能将任意实数转化为概率分布，使得输出值之和为1，便于模型进行分类决策。

公式如下：

softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j))

其中，x_i 表示输入向量中的每个元素，Σ 表示对所有元素求和。通过这个公式，我们可以看到Softmax将每个元素的指数值归一化，从而得到一个概率分布。🎉

Softmax函数的优点在于其输出可以直接表示为各类别的置信度，非常适合处理需要明确分类结果的任务。🌈 在实际应用中，比如图像识别或文本分类，Softmax都能发挥重要作用。因此，掌握Softmax函数及其背后的数学原理对于构建高效模型至关重要。💪

希望这篇文章能帮助你更好地理解Softmax的魅力！👏