Care este rolul softmax în model și pentru ce este utilizat?

Softmax este o funcție de activare care transformă un vector de numere arbitrare într-un vector de probabilități a căror sumă este egală cu 1. În modelele de învățare automată, în special în sarcinile de clasificare, softmax este utilizat la stratul de ieșire al unei rețele neuronale pentru a obține probabilitățile de apartenență la fiecare clasă. Acest lucru permite interpretarea ieșirii modelului ca o distribuție de probabilități și alegerea clasei cu cea mai mare probabilitate.

Exemplu: dacă ieșirea modelului are valorile [2.0, 1.0, 0.1], aplicarea softmax le transformă în aproximativ [0.65, 0.24, 0.11].