💻✨ Softmax 函数的特点和作用

Softmax 函数是机器学习中的重要工具，尤其在分类任务中大放异彩。它将模型输出转化为概率分布，让每个类别都有一个清晰的概率值。它的核心特点在于归一化，所有输出值之和为 1，这使得结果易于解释。📌

在深度学习框架中，Softmax 常用于输出层，帮助我们判断样本属于哪个类别。例如，在图像识别中，它能告诉我们一张图片更可能是猫还是狗。🎯

🌟 Softmax 算法输入层的作用

输入层则是整个神经网络的第一站，负责接收原始数据并传递给隐藏层。简单来说，输入层就像一个“信息收集员”，它将数据标准化后送入后续计算环节。通过精心设计的输入层，模型可以更快地收敛并提高预测精度。🔍

总之，无论是 Softmax 的强大功能还是输入层的基础作用，都是构建高效 AI 模型的关键！💡✨

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