softmax函数理解_softmax 为什么用指数

🌟 什么是Softmax函数？

Softmax函数常用于多分类问题，它能将输入的一组数值转换为概率分布。例如，在图像分类任务中，我们需要知道一张图片属于某一类别的可能性有多大。Softmax通过公式 `exp(x_i)/Σ(exp(x_j))` 实现这一目标，其中 `x_i` 是某个类别对应的分数，而分母则是所有类别分数的指数和。

⚡️ 为什么使用指数？

首先，指数函数可以确保输出值始终为正，避免了负数带来的麻烦。其次，指数放大了较大值之间的差距，使最大值更加突出，这对分类任务非常友好。最后，通过归一化处理（分母部分），所有类别的概率总和恰好为1，符合概率分布的要求。

🔍 简单例子说明

假设模型对三类物品的预测得分分别为 `{2, 1, 0}`。经过Softmax后变为 `{0.7, 0.2, 0.1}`，清晰地表达了第一类最可能的结果。这不仅直观，还便于后续的训练与决策过程。因此，指数的应用让Softmax成为深度学习中的经典工具之一！✨