Softmax 函數是一種常用於機器學習和深度學習中的激活函數，特別是在多類別分類問題中。它的主要功能是將一組實數轉換為一組機率值，使得這些機率值的總和為 1。Softmax 函數的公式為： softmax(x_i) = exp(x_i) / Σ(exp(x_j))，其中 x_i 是輸入向量的第 i 個元素，Σ(exp(x_j)) 是對所有輸入元素的指數值的總和。 Softmax 函數的輸出可以解釋為每個類別的預測機率，這使得它非常適合用於多類別分類問題。
在機器學習中，softmax 函數用於將一組原始分數轉換為一組機率，這些機率的總和為 1。這使得它特別適合用於多類別分類問題，因為它可以幫助模型決定每個類別的預測機率。
例句 1：
在訓練神經網絡時，softmax 函數通常用於輸出層。
The softmax function is commonly used in the output layer of neural networks.
例句 2：
這個模型的預測結果是通過 softmax 函數計算得出的。
The model's predictions are derived using the softmax function.
例句 3：
softmax 函數可以幫助我們理解每個類別的相對重要性。
The softmax function helps us understand the relative importance of each class.
在統計學中，機率分佈描述了一個隨機變數的可能值及其對應的機率。softmax 函數的輸出正是這樣一種機率分佈，特別是在多類別情境中。
例句 1：
這個模型的輸出是一個機率分佈，表示每個類別的預測機率。
The output of the model is a probability distribution representing the predicted probabilities for each class.
例句 2：
我們可以使用機率分佈來決定哪個類別的預測最有可能。
We can use the probability distribution to determine which class has the highest predicted likelihood.
例句 3：
機率分佈在統計分析中至關重要。
Probability distributions are crucial in statistical analysis.
正規化函數是一種數學轉換，將數據的範圍調整到某個特定的範圍內。在 softmax 的情況下，它將原始分數轉換為總和為 1 的機率。
例句 1：
softmax 是一種正規化函數，將輸入轉換為機率。
Softmax is a normalization function that converts inputs into probabilities.
例句 2：
在數據預處理中，正規化函數可以幫助提高模型的性能。
Normalization functions can help improve model performance during data preprocessing.
例句 3：
通過使用正規化函數，我們可以比較不同範圍的數據。
By using normalization functions, we can compare data of different ranges.