Softmax ist eine Funktion, die im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere in neuronalen Netzen, eingesetzt wird. Sie wird typischerweise in der Ausgabeebene verwendet, wenn es sich um eine Klassifizierungsaufgabe mit mehreren Klassen handelt. Die Softmax-Funktion nimmt einen Vektor mit reellen Zahlen entgegen und wandelt ihn in einen Vektor mit Wahrscheinlichkeiten um. Jedes Element dieses Vektors liegt dabei im Bereich (0,1), und die Summe aller Elemente ergibt sich zu 1.
Die Softmax-Funktion ist mathematisch definiert als:
[ text{Softmax}(xi) = frac{e^{xi}}{sum{j=1}^{n} e^{xj}} } ]
hierbei steht ( x_i ) für das ( i )-te Element des Eingabevektors und ( n ) für die Anzahl der Elemente im Vektor. Durch diese Transformation wird sichergestellt, dass die Ausgabe als Wahrscheinlichkeitsverteilung interpretiert werden kann.
Ein typisches Anwendungsgebiet der Softmax-Funktion sind Klassifizierungsmodelle, wie sie beispielsweise in der Bilderkennung oder der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden. Ohne die Softmax-Funktion würden die Rohwerte der neuronalen Netze keine interpretierbaren Wahrscheinlichkeiten darstellen, was die Vorhersage und Klassifizierung erschweren würde.
Ein weiterer Vorteil der Softmax-Funktion ist, dass sie die numerische Stabilität erhöht, indem sie verhindert, dass die Werte während des Trainings des neuronalen Netzes zu groß oder zu klein werden. Dies ist insbesondere bei der Verwendung von Verlustfunktionen wie dem Kreuzentropferlust wichtig, der häufig in Kombination mit der Softmax-Funktion eingesetzt wird.
Insgesamt ist die Softmax-Funktion ein unverzichtbares Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens und ermöglicht die Umwandlung von Rohwerten in interpretabare Wahrscheinlichkeiten, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Klassifizierungsmodellen deutlich erhöht.