O que é Softmax

Softmax é uma função de ativação comumente usada em modelos de aprendizado de máquina de múltiplas classes, transformando um conjunto de números reais arbitrários em uma distribuição de probabilidade.

Matematicamente, é definida da seguinte forma:
Softmax(z_i) = e^{z_i} / sum(e^{z_j}), onde z_i é o i-ésimo elemento do vetor de entrada e K é o número total de classes.

Essa função garante que os valores de saída somem 1, tornando-a adequada para tarefas de classificação, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.

Por exemplo, no reconhecimento de imagem, Softmax converte a saída da rede em probabilidades para cada categoria, ajudando o modelo a decidir a classe da imagem de entrada. Na classificação de texto, ela determina o tópico ao qual o texto pertence.

No futuro, o Softmax pode ser combinado com algoritmos avançados para melhorar a precisão e eficiência da classificação.

No entanto, tem algumas limitações, como sobrecarga computacional quando há muitas classes e sensibilidade a variações nos dados de entrada.

Ao usar Softmax, certifique-se de que os dados de entrada estão adequadamente escalonados para evitar instabilidades numéricas, especialmente em casos de valores extremos.