We're starting to build up some fee

We're starting to build up some feel for the softmax funetion and the way softmax layers behave. Just to review where we're at: the exponentials in Equation (78) ensure that all the output activations are positive. And the sum in the denominator of Equation (78) ensures that the softmax outputs sum to 1. So that partieular form no longer appears so mysterious: rather, it isa natural wayto ensure that the output activations form a probability distribution. You can think of softmax as a way of rescaling the df, and then squishing them together to form a probability distribution.

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我们开始对softmax功能和softmax层的行为产生一些感觉。只是回顾一下我们的位置：公式（78）中的指数确保所有输出激活为正。公式（78）的分母中的和确保softmax输出的总和为1。因此，分形形式不再显得如此神秘：相反，这是确保输出激活形成概率分布的自然方法。您可以将softmax视为重新缩放df的一种方法，然后将它们挤压在一起以形成概率分布。

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我们开始建立一些感觉的软最大乐趣和软最大层的行为方式。只是为了回顾我们处于什么状态：方程（78）中的指数确保所有输出激活都是正的。方程分母（78）中的总和可确保软最大值将求和为 1。因此，这种部分形式不再显得那么神秘：相反，这是确保输出激活形成概率分布的自然方法。您可以将 softmax 视为重新缩放 df 的方法，然后将它们压在一起以形成概率分布。

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我们开始为softmax功能和softmax层的行为方式建立一些感觉。回顾一下我们现在的情况：等式（78）中的指数确保所有的输出激活都是正的。并且等式（78）分母中的和确保softmax输出和为1。因此，局部形式不再显得如此神秘：相反，确保输出激活形成概率分布是一种自然的方式。你可以把softmax看作是一种重新缩放df的方法，然后把它们挤在一起形成一个概率分布。<br>

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