Qué es Softmax

Softmax es una función de activación comúnmente utilizada en modelos de aprendizaje automático de múltiples clases, que transforma un conjunto de números reales arbitrarios en una distribución de probabilidad.

Matemáticamente, se define de la siguiente manera:
Softmax(z_i) = e^{z_i} / sum(e^{z_j}), donde z_i es el i-ésimo elemento del vector de entrada y K es el número total de clases.

Esta función garantiza que los valores de salida sumen 1, lo que la hace adecuada para tareas de clasificación, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Por ejemplo, en el reconocimiento de imágenes, Softmax convierte la salida de la red en probabilidades para cada categoría, ayudando al modelo a decidir la clase de la imagen de entrada. En la clasificación de texto, determina el tema al que pertenece el texto.

En el futuro, Softmax puede combinarse con algoritmos avanzados para mejorar la precisión y la eficiencia de la clasificación.

Sin embargo, tiene algunas limitaciones, como la sobrecarga computacional cuando hay muchas clases y la sensibilidad a las variaciones en los datos de entrada.

Al usar Softmax, asegúrese de que los datos de entrada estén adecuadamente escalados para evitar inestabilidades numéricas, especialmente en casos de valores extremos.