Softmax是一種數學函數，常用於機器學習和深度學習中，尤其是在多類別分類問題中。它將一組實數轉換為概率分佈，這樣每個輸出的值都在0到1之間，且所有輸出值的總和為1。Softmax函數的主要用途是將模型的輸出轉換為可以解釋為概率的形式，從而使得模型能夠進行類別預測。
Softmax函數是將一組實數轉換為概率分佈的數學函數。它在多類別分類問題中非常重要，因為它能夠將模型的原始輸出轉換為可解釋的類別概率。這個函數的公式是：softmax(x_i) = exp(x_i) / Σ(exp(x_j))，其中x_i是輸入向量的第i個元素，Σ(exp(x_j))是所有元素的指數和。
例句 1：
在這個模型中，我們使用Softmax函數來獲得每個類別的預測概率。
In this model, we use the softmax function to obtain the predicted probabilities for each class.
例句 2：
Softmax函數能夠將模型的輸出轉換為一個有效的概率分佈。
The softmax function can convert the model's outputs into a valid probability distribution.
例句 3：
在訓練過程中，Softmax函數幫助我們進行多類別分類。
During training, the softmax function helps us perform multi-class classification.
概率分佈是描述隨機變數可能取值的機率的函數。Softmax函數的主要功能就是將原始的數值轉換為一個概率分佈，使得每個類別的預測結果都可以被解釋為一個概率。這在機器學習中非常重要，因為它幫助模型決策。
例句 1：
這個模型的輸出是一個概率分佈，顯示每個類別的可能性。
The output of this model is a probability distribution showing the likelihood of each class.
例句 2：
通過Softmax函數，我們可以得到類別的概率分佈。
By using the softmax function, we can obtain the probability distribution of the classes.
例句 3：
理解概率分佈對於進行有效的預測是至關重要的。
Understanding probability distributions is crucial for making effective predictions.
正規化函數是將數據轉換為標準格式的數學函數。Softmax函數可以被視為一種正規化函數，因為它將輸入的實數轉換為範圍在0到1之間的概率，並且所有輸出值的總和為1。這使得它在機器學習中非常實用。
例句 1：
在訓練神經網絡時，正規化函數有助於提高模型的穩定性。
During neural network training, normalization functions help improve the stability of the model.
例句 2：
Softmax作為一種正規化函數，能夠有效處理多類別問題。
Softmax, as a normalization function, can effectively handle multi-class problems.
例句 3：
使用正規化函數可以幫助我們獲得更好的預測結果。
Using normalization functions can help us achieve better prediction results.