softmax把一些輸入對映為0-1之間的實數，並且歸一化保證和為1，因此多分類的概率之和也剛好為1**或參考：小白都能看懂的softmax詳解
在機器學習尤其是深度學習中，softmax是個非常常用而且比較重要的函式，尤其在多分類的場景中使用廣泛。他把一些輸入對映為0-1之間的實數，並且歸一化保證和為1，因此多分類的概率之和也剛好為1。
首先我們簡單來看看softmax是什麼意思。顧名思義，softmax由兩個單詞組成，其中乙個是max。對於max我們都很熟悉，比如有兩個變數a,b。如果a>b，則max為a，反之為b。用偽碼簡單描述一下就是if a > b return a; else b。
另外乙個單詞為soft。max存在的乙個問題是什麼呢？如果將max看成乙個分類問題，就是非黑即白，最後的輸出是乙個確定的變數。更多的時候，我們希望輸出的是取到某個分類的概率，或者說，我們希望分值大的那一項被經常取到，而分值較小的那一項也有一定的概率偶爾被取到，所以我們就應用到了soft的概念，即最後的輸出是每個分類被取到的概率。
接下來開始求導
參考文獻：
1.2.回歸
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