Softmax層在神經網絡中通常用于多類別分類任務。它的作用是將神經網絡最后一層的原始輸出轉換為概率分布，使得輸出的每個元素都在0到1之間，并且所有元素的和為1。這樣可以使得神經網絡輸出的結果更加易于解釋和比較。
Softmax函數的計算公式如下：
[softmax(z)i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j=1}^{n}e^{z_j}}]
其中，(z)為原始輸出的向量，(n)為向量的維度，(i)為向量中的第(i)個元素。
Softmax層通常作為神經網絡的輸出層，用于將網絡的輸出轉換為概率分布，以便進行分類任務的預測和評估。softmax函數的特點是能夠將輸出映射到一個概率分布上，并且保持相對大小關系，即使輸出值非常大或非常小。softmax函數也具有平滑性和導數性質，使得在訓練神經網絡時能夠更好地進行反向傳播和優化參數。
