_tf.nn.softmax 函数 📈

在深度学习领域，`tf.nn.softmax` 是一个非常重要的函数，尤其是在处理分类问题时。它位于 TensorFlow 的神经网络模块中，主要用于将输入向量转换为概率分布。这个过程被称为“softmax 归一化”，它能够确保输出值在 0 到 1 之间，并且所有值的总和为 1，就像一个完美的概率分布 😊。

简单来说，`tf.nn.softmax` 的作用是让模型更容易理解每个类别的相对重要性。例如，在图像分类任务中，如果一张图片可能是猫、狗或鸟，softmax 函数会计算出每个类别对应的概率值。这不仅帮助我们确定最可能的结果，还提供了其他可能性的信息 🐾。

使用 `tf.nn.softmax` 时，通常将其应用于神经网络的最后一层输出，以便得到最终预测结果。此外，它还常与交叉熵损失函数一起使用来优化模型性能 💻。

总之，`tf.nn.softmax` 是构建高效机器学习模型不可或缺的一部分，无论是初学者还是专业人士都能从中受益！🌟

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