Какова роль softmax в модели и для чего он используется?

Softmax — это функция активации, которая преобразует вектор произвольных чисел в вектор вероятностей, сумма которых равна 1. В моделях машинного обучения, особенно в задачах классификации, softmax используется на выходном слое нейронной сети для получения вероятностей принадлежности к каждому из классов. Это позволяет интерпретировать выход модели как распределение вероятностей и выбирать класс с максимальной вероятностью.

Пример: если на выходе модели получены значения [2.0, 1.0, 0.1], применение softmax преобразует их в вероятности примерно [0.65, 0.24, 0.11].