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，這樣每個輸出值的範圍在0到1之間，且所有輸出值的總和為1。這使得Softmax函數能夠將模型的預測轉換為可以解釋為概率的形式，便於進行分類任務。
這是一個將實數向量轉換為概率分佈的函數，廣泛應用於深度學習中的分類問題。它的主要特點是能夠處理多類別情況，並且可以通過反向傳播進行訓練。
例句 1：
在這個模型中，我們使用softmax函數來預測每個類別的概率。
In this model, we use the softmax function to predict the probability for each class.
例句 2：
Softmax函數幫助我們將輸出轉換為可解釋的概率。
The softmax function helps us convert the outputs into interpretable probabilities.
例句 3：
在多類別分類中，softmax函數是必不可少的。
The softmax function is essential in multi-class classification.
這是softmax函數的另一種描述，強調其將指數運算與標準化結合的特性。它將每個輸入值的指數計算結果進行標準化，以確保所有輸出值總和為1。
例句 1：
我們可以將softmax函數視為一個標準化的指數函數。
We can think of the softmax function as a normalized exponential function.
例句 2：
這種標準化的指數函數在機器學習中非常有用。
This normalized exponential function is very useful in machine learning.
例句 3：
在計算機視覺中，標準化的指數函數常用於分類任務。
In computer vision, the normalized exponential function is commonly used for classification tasks.
這個術語強調softmax函數的輸出可以解釋為概率，適合用於需要概率預測的情況，例如在神經網絡的最後一層。
例句 1：
這個模型的最後一層使用了概率輸出函數來進行分類。
The last layer of this model uses a probabilistic output function for classification.
例句 2：
概率輸出函數使得我們能夠理解每個類別的預測信心。
The probabilistic output function allows us to understand the confidence of predictions for each class.
例句 3：
在多類別分類中，使用概率輸出函數是很常見的做法。
Using a probabilistic output function is common practice in multi-class classification.