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Il layer softmax viene utilizzato quando una rete produce più di un singolo valore in output, e i diversi valori devono essere normalizzati nel range [0,\,1] per descrivere, ad esempio, delle probabilità.
Dato dunque un vettore di input \textbf{in} contenente d diversi valori
{\bf in}=[\text{in}_1,\,\dots,\,\text{in}_d]Il livello softmax corrisponde con la funzione
\text{softmax}(x)=\dfrac{\exp\left({\displaystyle\text{in}_k}\right)}{\displaystyle\sum_{k'=1}^d\exp\left({\displaystyle\text{in}_{k'}}\right)}In poche parole
✅ Il layer softmax viene utilizzato per normalizzare i valori di output di una rete neurale in modo che rappresentino una distribuzione di probabilità. Prende in input un vettore di valori e restituisce un vettore normalizzato in cui ogni valore è compreso tra 0 e 1.
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