Softmax层在神经网络中通常用于多类别分类任务。它的作用是将神经网络最后一层的原始输出转换为概率分布，使得输出的每个元素都在0到1之间，并且所有元素的和为1。这样可以使得神经网络输出的结果更加易于解释和比较。
Softmax函数的计算公式如下：
[softmax(z)i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j=1}^{n}e^{z_j}}]
其中，(z)为原始输出的向量，(n)为向量的维度，(i)为向量中的第(i)个元素。
Softmax层通常作为神经网络的输出层，用于将网络的输出转换为概率分布，以便进行分类任务的预测和评估。softmax函数的特点是能够将输出映射到一个概率分布上，并且保持相对大小关系，即使输出值非常大或非常小。softmax函数也具有平滑性和导数性质，使得在训练神经网络时能够更好地进行反向传播和优化参数。
