在這里，np.exp()函數(shù)使每個(gè)元素取指數(shù)。np.max()函數(shù)獲取每個(gè)向量的最大值，在這里它被用來(lái)確保穩(wěn)定性和避免浮點(diǎn)下溢。e_x.sum(axis=0)函數(shù)計(jì)算分母，它與指數(shù)化的x分量之和相同。最后，softmax函數(shù)將指數(shù)化的x除以分母，以獲得概率分布。

二、softmax的應(yīng)用場(chǎng)景

softmax在各種場(chǎng)景中都有廣泛的應(yīng)用。其中最常見的是在分類問(wèn)題中，即將數(shù)據(jù)分為不同的類別。softmax函數(shù)通常用于對(duì)向量進(jìn)行分類。分類標(biāo)簽可以是任意整數(shù)值，但在進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺等任務(wù)時(shí)，通常使用one-hot編碼來(lái)表示它們。softmax函數(shù)接受一個(gè)實(shí)向量，返回一個(gè)相同大小的實(shí)向量，其中每個(gè)元素表示相應(yīng)類別的概率。

softmax還可以用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是對(duì)交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。由于softmax可以將原始向量映射到概率分布，因此可以根據(jù)真實(shí)標(biāo)簽通過(guò)交叉熵來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)概率的代價(jià)。在此基礎(chǔ)上，可以使用優(yōu)化算法更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)以使損失最小化。

三、softmax的優(yōu)缺點(diǎn)

softmax函數(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1、softmax函數(shù)可以將原始向量歸一化為概率分布，因此非常適合分類問(wèn)題。

2、softmax函數(shù)具有可微性質(zhì)，因此可以將其應(yīng)用于對(duì)交叉熵等損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3、softmax函數(shù)是可逆的，因此在訓(xùn)練期間可以從預(yù)測(cè)獲得的概率分布反向推導(dǎo)輸入向量。

但是softmax函數(shù)也存在一些缺點(diǎn)：

1、softmax函數(shù)中的指數(shù)運(yùn)算可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)值不穩(wěn)定問(wèn)題，特別是當(dāng)輸入的向量包含非常大或非常小的值時(shí)。

2、softmax函數(shù)對(duì)于輸入大小的敏感性較高，因?yàn)橹笖?shù)運(yùn)算可能會(huì)溢出浮點(diǎn)數(shù)表示范圍。

四、numpy中softmax的使用

在numpy中，可以方便地使用softmax函數(shù)來(lái)將向量轉(zhuǎn)換為概率分布。例如，假設(shè)我們有一個(gè)長(zhǎng)度為3的向量：

x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

softmax_x = softmax(x)
print(softmax_x)

[ 0.09003057  0.24472847  0.66524096]