Softmax 函數主要用於多分類問題，將輸出層的原始分數（logits）轉換為機率分佈。每個輸出的機率範圍在 0 到 1 之間，且所有輸出機率的總和為 1。
它的步驟包括：
1️⃣將每個輸出取指數化，放大差異。2️⃣計算所有輸出的指數和（正規化因子）。
3️⃣ 將每個輸出的指數值除以總和，得到機率值。
👉簡單來說，Softmax 將數值轉換為易於解釋的分類機率，廣泛用於神經網路的輸出層。
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2025/01/26
這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
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* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
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2024/12/31
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