做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法：
下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式。
首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。
softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。
1）将预测结果转化为非负数
下图为y=exp(x）的图像，我们可以知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上，这样保证了概率的非负性。
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