Quel est le rôle de softmax dans le modèle et à quoi sert-il?

Softmax est une fonction d'activation qui transforme un vecteur de nombres arbitraires en un vecteur de probabilités dont la somme est égale à 1. Dans les modèles d'apprentissage automatique, en particulier pour les tâches de classification, softmax est utilisé à la couche de sortie d'un réseau de neurones pour obtenir les probabilités d'appartenance à chaque classe. Cela permet d'interpréter la sortie du modèle comme une distribution de probabilités et de choisir la classe avec la probabilité maximale.

Exemple : si la sortie du modèle donne les valeurs [2.0, 1.0, 0.1], l'application de softmax les transforme en probabilités d'environ [0.65, 0.24, 0.11].