🌟 什么是Softmax函数？
在机器学习中，Softmax函数是一个非常重要的激活函数，主要用于多分类问题。它的核心作用是将任意实数转换为概率分布，确保输出值位于(0, 1)之间，并且所有值的总和为1。这使得它成为神经网络分类任务中的首选工具之一。
✨ 公式解析
定义如下：
`def _softmax(a):`
`exp_a = np.exp(a - np.max(a))`
`return exp_a / exp_a.sum()`
这里，`np.exp(a)` 是对输入数组 `a` 的每个元素求指数，减去最大值是为了防止数值溢出。最后通过归一化处理，使结果成为有效的概率分布。
📊 应用场景
例如，在图像识别中，当模型预测一张图片属于不同类别时，Softmax会给出每个类别的概率分数，帮助我们选择最有可能的结果。这种能力让Softmax成为了深度学习领域的基石之一。
🔍 小贴士
虽然Softmax强大，但也有局限性，比如对极端值敏感。因此，在实际应用中需要结合具体场景进行调整和优化！💪
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