Softmax

Softmax converte um vetor real em um vetor de probabilidades categóricas.

Os elementos do vetor de saída estão no intervalo (0, 1) e somam 1.

Cada vetor é tratado de forma independente. O argumento axis define em qual eixo da entrada a função é aplicada.

Softmax é frequentemente usado como ativação da última camada de uma rede de classificação porque o resultado pode ser interpretado como uma distribuição de probabilidade.

O softmax de cada vetor x é calculado como: exp(x) / tf.sum(exp(x)) .

Os valores de entrada são as probabilidades logarítmicas da probabilidade resultante.