'''Softmax (activation) function''' maps a vector of $K$ real values
into a probability distribution of $K$ possible outcomes,
i.e., a vector of $K$ real values that sum to 1.

Often used in the output layer.

즉 결과 벡터의 원소들의 합이 1이 되게.

$o_i = \frac{e^{z_i}}{\sum\nolimits_{i=1}^K e^{z_i}}$
(Kwak, Slide 2, p37)

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MKLINK
[[softmax]]? [[소프트맥스,softmax]]? ... Google:Softmax
[[softmax_loss]] { [[소프트맥스,softmax]] [[소프트맥스함수,softmax_function]] [[손실,loss]] [[손실함수,loss_function]] }
[[softmax_regression]] { curr see https://wikidocs.net/35476 ... [[회귀,regression]] }
[[정규화,normalization]] ... softmax는 입력을 0~1사이로 정규화하며 출력값의 총합은 항상 1이라고.
[[디리클레_분포,Dirichlet_distribution]]

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WpKo:소프트맥스_함수
 "[[로지스틱함수,logistic_function]]의 다차원 일반화."
WpEn:Softmax_function

... Google:Softmax+Function Google:소프트맥스+함수 Naver:소프트맥스+함수

AKA '''softargmax function'''

분류는
[[활성화함수,activation_function]]