Wat is de rol van softmax in het model en waar wordt het voor gebruikt?

Softmax is een activeringsfunctie die een willekeurige vector van getallen omzet in een waarschijnlijkheidsvector waarvan de som gelijk is aan 1. In machine learning modellen, vooral bij classificatietaken, wordt softmax gebruikt aan de uitgangslaag van een neuraal netwerk om de waarschijnlijkheden van toebehoren aan elke klasse te verkrijgen. Dit maakt het mogelijk om de uitgang van het model te interpreteren als een waarschijnlijkheidsverdeling en de klasse met de hoogste waarschijnlijkheid te kiezen.

Voorbeeld: als de uitgangswaarden [2.0, 1.0, 0.1] zijn, zet softmax deze om in ongeveer [0.65, 0.24, 0.11] probabilities.