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场景：动物识别，输入一张28*28的图像，模型输出属于 猫、狗、鸟 哪个类型。

需求：假设模型 ​​Logits（模型在每个类别的置信度得分） 输出为​​：[猫: 3.2, 狗: 1.5, 鸟: -0.8]。计算 ​​Softmax 转换后​的值（即概率值）。输出详细计算过程

Softmax 计算过程（以输入 Logits [3.2, 1.5, -0.8] 为例）：

​​步骤 1：计算每个 Logit 的指数值​​

Softmax 公式为：

其中 zi​是第 i个 Logit 值，K是类别总数（此处 K=3）。

计算各 Logit 的指数：

• 猫（z0​=3.2）：e3.2≈24.5325

• 狗（z1​=1.5）：e1.5≈4.4817

• 鸟（z2​=−0.8）：e−0.8≈0.4493

​​步骤 2：计算指数和（分母）​​

​​步骤 3：计算每个类别的 Softmax 值​​

• 猫：29.463524.5325​≈0.8326

• 狗：29.46354.4817​≈0.1521

• 鸟：29.46350.4493​≈0.0153

最终结果：

Softmax 转换后值（各类别预测的概率）为 ​​[猫: 0.8326, 狗: 0.1521, 鸟: 0.0153]​​（总和为 1）。