softmax函数主要有以下作用：一、多类别分类；二、概率归一化；三、模型训练和优化；四、处理模糊逻辑。通过将输入映射为概率分布，softmax函数在深度学习、自然语言处理和其他领域都有广泛的应用。在深度学习中，softmax函数经常和交叉熵损失函数一起使用，用于训练和优化模型。
一、多类别分类
softmax函数经常用于深度学习模型的输出层，用于处理多类别分类问题。它可以将模型的原始输出转化为概率分布，使得每个类别的概率之和为1。
二、概率归一化
softmax函数可以将一组数值转化为概率分布。在这个过程中，较大的数值会被转化为较大的概率，而较小的数值会被转化为较小的概率。这个特性使得softmax函数可以用于处理那些需要将输出归一化的问题。
三、模型训练和优化
在深度学习中，softmax函数经常和交叉熵损失函数一起使用，用于训练和优化模型。使用softmax函数可以使得梯度下降的过程更加平滑，提高模型的训练效率。
四、处理模糊逻辑
由于softmax函数可以将一组数值转化为概率分布，因此它可以用于处理模糊逻辑问题。在这些问题中，每个事物不再是非此即彼的，而是有一定概率属于某个类别。
延伸阅读1：什么是softmax函数
softmax函数是一种特殊的逻辑函数，它可以将一组数值映射到（0,1）范围内，使得这组数值的和为1。这个特性使得softmax函数经常用于将模型的原始输出转化为概率分布。在深度学习中，softmax函数和交叉熵损失函数经常一起使用，用于训练和优化多类别分类模型。
