Преимущества использования функции Softmax в нейронных сетях:

• Возможность выражать уверенность в отношении каждого возможного класса. 1 Это делает её идеальным выбором для задач, где требуется не просто определить наиболее вероятный класс, но и оценить вероятности всех потенциальных классов. 1
• Сумма всех возвращаемых значений равняется одному. 2 То есть функция принимает в себя N чисел, которые вернула нейросеть, после чего возвращает N чисел, располагающихся в промежутке (0; 1) и дающих в сумме единицу. 2
• Возможность лучше обучать нейронные сети за счёт лучшего пропускания градиентов. 2

Softmax обычно используется в последнем слое нейронной сети для задач многоклассовой классификации. 13