关于softmax函数的见解

 关于softmax函数，其本质是sigimoid函数的拓展。将一个二分类的问题转化为多分类的问题。

softmax函数的结果是一个概率值，概率越大，则越可能被分类为那一种。

在下图中,e的大概值为2.718，通过简单的指数计算，可得出中间值；再将中间值进行归一化，即可得到概率值，也就是分类结果。

 这里，我们也展现出高中数学的指数函数图像。

很显然，其值都是非负的。 通过归一化后，其概率和为1.