一、多類別分類
softmax函數經常用于深度學習模型的輸出層，用于處理多類別分類問題。它可以將模型的原始輸出轉化為概率分布，使得每個類別的概率之和為1。
二、概率歸一化
softmax函數可以將一組數值轉化為概率分布。在這個過程中，較大的數值會被轉化為較大的概率，而較小的數值會被轉化為較小的概率。這個特性使得softmax函數可以用于處理那些需要將輸出歸一化的問題。
三、模型訓練和優化
在深度學習中，softmax函數經常和交叉熵損失函數一起使用，用于訓練和優化模型。使用softmax函數可以使得梯度下降的過程更加平滑，提高模型的訓練效率。
四、處理模糊邏輯
由于softmax函數可以將一組數值轉化為概率分布，因此它可以用于處理模糊邏輯問題。在這些問題中，每個事物不再是非此即彼的，而是有一定概率屬于某個類別。
延伸閱讀1：什么是softmax函數
softmax函數是一種特殊的邏輯函數，它可以將一組數值映射到（0,1）范圍內，使得這組數值的和為1。這個特性使得softmax函數經常用于將模型的原始輸出轉化為概率分布。在深度學習中，softmax函數和交叉熵損失函數經常一起使用，用于訓練和優化多類別分類模型。
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