Softmax 功能

Softmax 回归（或多项逻辑回归）是对我们想要处理多个类的情况的逻辑回归的推广。它对于我们想要应用非二进制分类的神经网络特别有用。在这种情况下，简单的逻辑回归是不够的。我们需要跨所有标签的概率分布，这是 softmax 给我们的。

Softmax 使用以下公式计算：

https://i.stack.imgur.com/wxJKQ.jpg

___________________________它适合哪个地方？ _____________________________

要通过使用 numpy 对其应用 softmax 函数来规范化矢量，请使用：

np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))

其中 x 是从 ANN 的最后一层激活的。