标签：一层 重新认识 指数函数 函数 概率分布 softmax Softmax
一、softmax函数公式
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类。假设我们有一个数组，Z，Zi表示Z中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是如下：
Softmax函数可以将上一层的原始数据进行归一化，转化为一个【0,1】之间的数值，这些数值可以被当做概率分布，用来作为多分类的目标预测值。Softmax函数一般作为神经网络的最后一层，接受来自上一层网络的输入值，然后将其转化为概率。之所以要选用e作为底数的指数函数来转换概率，是因为上一层的输出有正有负，采用指数函数可以将其第一步都变成大于0的值，然后再算概率分布。
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