Softmax 层：深度学习多分类问题输出层

Softmax 层是深度学习模型中常用的一种输出层。它通常用于多分类问题，将神经网络的输出转化为概率分布，使得每个类别的概率之和为 1。具体来说，softmax 层将神经网络的输出向量 //(//boldsymbol{z}//) 通过以下公式转化为概率分布向量 //(//boldsymbol{y}//)：/n/n$$y_i = //frac{e^{z_i}}{//sum_{j=1}^K e^{z_j}},/quad i=1,2,//dots,K$$/n/n其中，$K$ 表示类别数，$z_i$ 表示网络输出向量的第 $i$ 个元素，$y_i$ 表示对应的概率分布向量的第 $i$ 个元素。softmax 层的输出可以用于计算分类损失、评估模型性能等。