Welche Rolle spielt Softmax im Modell und wofür wird es verwendet?

Softmax ist eine Aktivierungsfunktion, die einen Vektor beliebiger Zahlen in einen Wahrscheinlichkeitsvektor umwandelt, dessen Summe 1 ergibt. In maschinellen Lernmodellen, insbesondere bei Klassifizierungsaufgaben, wird Softmax in der Ausgabeschicht eines neuronalen Netzwerks verwendet, um die Zugehörigkeitswahrscheinlichkeiten zu jeder Klasse zu erhalten. Dies ermöglicht die Interpretation der Modell-Ausgabe als Wahrscheinlichkeitsverteilung und die Auswahl der Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit.

Beispiel: Wenn die Ausgabewerte [2.0, 1.0, 0.1] sind, wandelt die Softmax-Anwendung sie in Wahrscheinlichkeiten von etwa [0.65, 0.24, 0.11] um.