Qual é o papel do softmax no modelo e para que é utilizado?

Softmax é uma função de ativação que transforma um vetor de números arbitrários num vetor de probabilidades cuja soma é igual a 1. Em modelos de aprendizagem de máquina, especialmente em tarefas de classificação, o softmax é usado na camada de saída de uma rede neural para obter as probabilidades de pertença a cada classe. Isto permite interpretar a saída do modelo como uma distribuição de probabilidades e escolher a classe com maior probabilidade.

Exemplo: se na saída do modelo forem obtidos valores [2.0, 1.0, 0.1], a aplicação do softmax os transforma aproximadamente em [0.65, 0.24, 0.11].