Softmax 是一種常用於多分類機器學習模型的激活函數，將一組任意實數轉化為一個概率分布。
其數學定義為：
Softmax(z_i) = e^{z_i} / sum(e^{z_j})，其中 z_i 是輸入向量的第 i 個元素，K 是類別的總數。
該函數確保輸出值的和為 1，使其適用於圖像識別和自然語言處理等分類任務。
例如，在圖像識別中，Softmax 將網絡的輸出轉換為每個類別的概率，幫助模型判斷輸入圖像的類別。在文本分類中，它確定文本所屬的主題。
展望未來，Softmax 可能會與先進算法結合，以提高分類的準確性和效率。
然而，它也存在一些局限性，例如在類數較多時計算開銷較大，並且對輸入數據的變化非常敏感。
在使用 Softmax 時，應確保輸入數據的尺度適當，以避免數值不穩定性，特別是在輸入值過大或過小時。
