Mi a szerepe a softmaxnak a modellben, és mire használják?

Softmax egy aktivációs függvény, amely egy tetszőleges számokat tartalmazó vektort valószínűségi vektorrá alakít, amelynek összege 1. Gépi tanulási modellekben, különösen osztályozási feladatoknál, a softmax a neurális háló kimeneti rétegében használatos, hogy megszerezze minden osztályhoz tartozó valószínűségeket. Ez lehetővé teszi a modell kimenetének értelmezését valószínűségi eloszlásként, és a legnagyobb valószínűségű osztály kiválasztását.

Példa: ha a modell kimenete [2.0, 1.0, 0.1] értékeket ad, a softmax alkalmazásával ezek körülbelül [0.65, 0.24, 0.11] valószínűségre változnak.