Функция активации Softmax - это важный инструмент в области машинного обучения и нейронных сетей, особенно в задачах многоклассовой классификации. Давайте разберем, что она собой представляет и как работает.

Softmax - это функция, которая преобразует вектор чисел (выходы нейронов) в вероятностное распределение. Это означает, что после применения Softmax все значения будут находиться в диапазоне от 0 до 1, и в сумме они будут равны 1.

Функция Softmax применяется к вектору z, который может содержать любые действительные числа. Она рассчитывается по следующей формуле:

• Для каждого элемента z_i в векторе z вычисляется exp(z_i).
• Затем все эти значения суммируются: S = sum(exp(z_j)) для всех j.
• Наконец, каждый элемент z_i делится на S, чтобы получить вероятностное распределение: Softmax(z_i) = exp(z_i) / S.

Softmax особенно полезна в задачах, где необходимо классифицировать объекты на несколько классов, например:

• Классификация изображений (например, распознавание рукописных цифр).
• Обработка естественного языка (например, определение темы текста).

Использование Softmax позволяет интерпретировать выходы нейронной сети как вероятности принадлежности к каждому из классов. Это делает Softmax идеальным выбором для последнего слоя в многоклассовой классификации, так как она помогает выбрать наиболее вероятный класс на основе выходных данных модели.

Таким образом, функция активации Softmax - это функция, преобразующая выходы нейронов в вероятностное распределение, что делает её незаменимой в задачах многоклассовой классификации.