在深度学习中，`softmax` 是一个非常重要的激活函数，尤其是在处理分类任务时。它能将模型输出的一组数值转换为概率分布，确保所有预测值的总和为1（🎯精准归一化）。在 PyTorch 中，使用 `torch.nn.functional.softmax()` 就能轻松实现这一功能。例如，当你有一组未归一化的分数（logits），softmax 会通过指数操作增强较大值的优势，同时将结果缩放到 [0,1] 区间内，并保证总和为1。

💡举个栗子：假设你有一个三分类问题，输出向量是 [-1.0, 0.5, 2.0]，经过 softmax 后，你会得到一个概率分布 [0.04, 0.11, 0.85]。这样不仅方便理解每个类别的置信度，还便于后续的损失计算（如交叉熵损失）。

✨记住，softmax 的核心优势在于其能够直观地展示不同类别的相对重要性，帮助模型做出更加可靠的决策！💪

PyTorch Softmax 深度学习