диапазоне (0, 1) и суммируются до 1. Она часто используется в качестве активации для последнего слоя классификационной сети, так как результат можно интерпретировать как распределение вероятностей. Softmax от x вычисляется как exp(x)/tf.reduce_sum(exp(x)).
Аргументы
x
Входной тензор.
axis
Целое число, ось, по которой применяется нормализация softmax.
Возвращаемое значение
Тензор, результат преобразования softmax (все значения неотрицательны и суммируются до 1).
