Qual è il ruolo di softmax nel modello e a cosa serve?

Softmax è una funzione di attivazione che trasforma un vettore di numeri arbitrari in un vettore di probabilità la cui somma è uguale a 1. Nei modelli di apprendimento automatico, in particolare nei compiti di classificazione, softmax viene utilizzato nello strato di output di una rete neurale per ottenere le probabilità di appartenenza a ciascuna classe. Ciò consente di interpretare l'output del modello come una distribuzione di probabilità e di scegliere la classe con la massima probabilità.

Esempio: se l'output del modello fornisce i valori [2.0, 1.0, 0.1], l'applicazione di softmax li trasforma in probabilità circa [0.65, 0.24, 0.11].