softmax函数

softmax函数中文叫做归一化指数函数，在多分类模型中使用，可以把各个的类别映射成一个(0,1)的概率值，并且所有类别的概率之和等于1。

首先我们创建一个数组，并求出每个数的对应的指数

import math

a = [0, 1, 2, 3, 4]

a_exp = [math.exp(i) for i in a]

print(a_exp)

[1.0, 2.718281828459045, 7.38905609893065, 20.085536923187668, 54.598150033144236]

接下来我们求出每个数是整个数组中最大值的概率并打印出其中最大的概率

sum_a_exp = sum(a_exp)

softmax = [round(i / sum_a_exp, 2) for i in a_exp]

print(softmax)

[0.01, 0.03, 0.09, 0.23, 0.64]

最后我们求出所有概率的和

print(sum(softmax))

1.0