Softmax函数是一种归一化指数函数，在机器学习和深度学习领域广泛应用，其核心作用是将一组实数（通常称为logits）转化为一个概率分布。具体而言，该函数通过对每个输入值应用指数运算，然后除以所有值指数和的总和，确保输出向量的每个元素介于0和1之间，且所有元素之和为1，从而为多分类任务提供可解释的概率输出。
在AI产品开发的实际落地中，Softmax函数扮演着至关重要的角色。例如，在图像识别或自然语言处理等分类场景中，模型通常使用Softmax作为输出层激活函数，将原始预测分数转化为概率，便于产品经理设计用户界面展示置信度或支持决策流程。这不仅提升了模型的实用性和可解释性，还优化了产品体验，如个性化推荐系统中的类别概率评估。
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