場景：動物識別，輸入一張28*28的圖像，模型輸出屬于 貓、狗、鳥 哪個類型。

需求：假設模型 ??Logits（模型在每個類別的置信度得分） 輸出為??：[貓: 3.2, 狗: 1.5, 鳥: -0.8]。計算 ??Softmax 轉換后?的值（即概率值）。輸出詳細計算過程

Softmax 計算過程（以輸入 Logits [3.2, 1.5, -0.8] 為例）：

??步驟 1：計算每個 Logit 的指數值??

Softmax 公式為：

其中 zi?是第 i個 Logit 值，K是類別總數（此處 K=3）。

計算各 Logit 的指數：

• 貓（z0?=3.2）：e3.2≈24.5325

• 狗（z1?=1.5）：e1.5≈4.4817

• 鳥（z2?=?0.8）：e?0.8≈0.4493

??步驟 2：計算指數和（分母）??

??步驟 3：計算每個類別的 Softmax 值??

• 貓：29.463524.5325?≈0.8326

• 狗：29.46354.4817?≈0.1521

• 鳥：29.46350.4493?≈0.0153

最終結果：

Softmax 轉換后值（各類別預測的概率）為 ??[貓: 0.8326, 狗: 0.1521, 鳥: 0.0153]??（總和為 1）。