Некоторые преимущества использования функции Softmax перед сигмоидальной функцией:

• Возможность работы с несколькими классами одновременно. 2 В отличие от сигмоидальной функции, Softmax может классифицировать входные данные, которые принадлежат одному из нескольких классов. 2
• Преобразование оценок в распределение вероятностей. 2 Softmax предоставляет вероятность для каждого класса, указывая на уверенность модели в своём предсказании. 2 Это облегчает понимание и оценку результатов модели, так как в качестве прогноза обычно выбирается класс с наибольшей вероятностью. 2
• Сумма вероятностей, полученных с помощью Softmax, всегда равна 1. 3 В отличие от сигмоидальной функции, для которой сумма вероятностей не обязательно должна быть 1. 3

Выбор между Softmax и сигмоидальной функцией зависит от характера задачи классификации. 4 Softmax предпочтительнее использовать в случаях, когда нужно работать с несколькими классами и оценивать вероятности всех потенциальных классов, а сигмоидальная функция лучше подходит для простых задач бинарной классификации. 14