Softmax'in modeldeki rolü nedir ve ne için kullanılır?

Softmax, rastgele sayılardan oluşan bir vektörü toplamı 1 olan olasılık vektörüne dönüştüren bir aktivasyon fonksiyonudur. Makine öğrenimi modellerinde, özellikle sınıflandırma görevlerinde, softmax, bir sinir ağının çıkış katmanında kullanılır ve her sınıfa ait olasılıkları elde etmek için kullanılır. Bu, modelin çıkışını olasılık dağılımı olarak yorumlamaya ve en yüksek olasılığa sahip sınıfı seçmeye olanak tanır.

Örnek: modelin çıkışında [2.0, 1.0, 0.1] değerleri elde edilirse, softmax uygulaması bunları yaklaşık [0.65, 0.24, 0.11] olasılıklarına dönüştürür.