Softmax 是一种常用于多分类机器学习模型的激活函数，它将一组任意实数转化为一个概率分布。
其数学定义为：
Softmax(z_i) = e^{z_i} / sum(e^{z_j})，其中 z_i 是输入向量的第 i 个元素，K 是类别的总数。
该函数确保输出值的和为 1，使其适用于图像识别和自然语言处理等分类任务。
例如，在图像识别中，Softmax 将网络的输出转换为每个类别的概率，帮助模型判断输入图像的类别。在文本分类中，它确定文本所属的主题。
展望未来，Softmax 可能会与先进算法结合，以提高分类的准确性和效率。
然而，它也存在一些局限性，例如在类数较多时计算开销较大，并且对输入数据的变化非常敏感。
在使用 Softmax 时，应确保输入数据的尺度适当，以避免数值不稳定性，特别是在输入值过大或过小时。
