在C++中實現Softmax回歸模型的步驟如下：

1. 定義模型參數：在Softmax回歸模型中，需要定義權重矩陣和偏置向量作為模型的參數。

std::vector<std::vector<double>> weights; // 權重矩陣
std::vector<double> bias; // 偏置向量

2. 定義Softmax函數：Softmax函數用于將模型的輸出轉化為概率分布。

std::vector<double> softmax(const std::vector<double>& logits) {
    std::vector<double> output;
    double sum = 0.0;
    
    for (int i = 0; i < logits.size(); i++) {
        sum += exp(logits[i]);
    }

    for (int i = 0; i < logits.size(); i++) {
        output.push_back(exp(logits[i]) / sum);
    }

    return output;
}

3. 定義前向傳播函數：前向傳播函數用于計算模型的輸出。

std::vector<double> forward(const std::vector<double>& input) {
    std::vector<double> logits;
    
    for (int i = 0; i < weights.size(); i++) {
        double logit = bias[i];

        for (int j = 0; j < input.size(); j++) {
            logit += weights[i][j] * input[j];
        }

        logits.push_back(logit);
    }

    return softmax(logits);
}

4. 訓練模型：在訓練過程中，需要使用梯度下降算法更新模型參數。

void train(const std::vector<std::vector<double>>& inputs, const std::vector<int>& labels, double learning_rate, int epochs) {
    for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
        for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
            std::vector<double> output = forward(inputs[i]);
            int label = labels[i];

            for (int j = 0; j < weights.size(); j++) {
                double target = (j == label) ? 1.0 : 0.0;
                double error = target - output[j];

                bias[j] += learning_rate * error;
                
                for (int k = 0; k < inputs[i].size(); k++) {
                    weights[j][k] += learning_rate * error * inputs[i][k];
                }
            }
        }
    }
}

5. 使用模型進行預測：使用訓練好的模型對新樣本進行分類。

int predict(const std::vector<double>& input) {
    std::vector<double> output = forward(input);
    int prediction = std::distance(output.begin(), std::max_element(output.begin(), output.end()));
    
    return prediction;
}

通過以上步驟，即可在C++中實現Softmax回歸模型。在實際應用中，可以根據具體數據集和任務對模型進行調參和優化，以提高模型的性能和泛化能力。