Qu'est-ce que Softmax

Softmax est une fonction d'activation couramment utilisée dans les modèles d'apprentissage automatique multiclasse, transformant un ensemble de nombres réels arbitraires en une distribution de probabilité.

Mathématiquement, elle est définie comme suit :
Softmax(z_i) = e^{z_i} / sum(e^{z_j}), où z_i est le i-ème élément du vecteur d'entrée et K est le nombre total de classes.

Cette fonction garantit que les valeurs de sortie s'additionnent à 1, ce qui la rend adaptée aux tâches de classification telles que la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel.

Par exemple, dans la reconnaissance d'image, Softmax convertit les sorties du réseau en probabilités pour chaque catégorie, aidant le modèle à décider de la classe de l'image d'entrée. Dans la classification de texte, elle détermine le sujet auquel le texte appartient.

À l'avenir, Softmax pourrait être combiné avec des algorithmes avancés pour améliorer la précision et l'efficacité de la classification.

Cependant, elle présente certaines limites, telles qu'une surcharge de calcul lorsque le nombre de classes est élevé et une sensibilité aux variations des données d'entrée.

Lors de l'utilisation de Softmax, assurez-vous que les données d'entrée sont correctement mises à l'échelle pour éviter l'instabilité numérique, en particulier en cas de valeurs extrêmes.