softmax函數_def _softmax(a):
發布時間：2025-03-25 03:51:23來源：
?? 什么是Softmax函數？
在機器學習中，Softmax函數是一個非常重要的激活函數，主要用于多分類問題。它的核心作用是將任意實數轉換為概率分布，確保輸出值位于(0, 1)之間，并且所有值的總和為1。這使得它成為神經網絡分類任務中的首選工具之一。
? 公式解析
定義如下：
`def _softmax(a):`
`exp_a = np.exp(a - np.max(a))`
`return exp_a / exp_a.sum()`
這里，`np.exp(a)` 是對輸入數組 `a` 的每個元素求指數，減去最大值是為了防止數值溢出。最后通過歸一化處理，使結果成為有效的概率分布。
?? 應用場景
例如，在圖像識別中，當模型預測一張圖片屬于不同類別時，Softmax會給出每個類別的概率分數，幫助我們選擇最有可能的結果。這種能力讓Softmax成為了深度學習領域的基石之一。
?? 小貼士
雖然Softmax強大，但也有局限性，比如對極端值敏感。因此，在實際應用中需要結合具體場景進行調整和優化！??
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