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第605章 多元分类用softmax函数用故事解释（第2页）
再计算每个候选人的支持度占比：
这样，每个人最终的选择概率就会落在
到
之间，并且所有候选人的概率加起来是
（保证了最终一定会选出一位村长）。
比喻解释：冰淇淋店的选择
假设你走进了一家冰淇淋店，店里有四种口味：
?
巧克力（你最爱）
?
香草（你觉得还行）
?
草莓（一般般）
?
抹茶（你不太喜欢）
如果你只是随意选，你可能会纠结，但softmax
规则就像是在你的大脑里装了一个“选择助理”，它根据你对每个口味的喜爱程度（打分），帮你转换成最终的选择概率。例如：
?
你对巧克力的喜爱度是9分，香草7分，草莓5分，抹茶2分。
?
softmax
把这些分数转化成指数值，然后归一化成概率：
结果就是，你有最高的概率选择巧克力，较低的概率选择香草，几乎不会选抹茶。
总结
softmax
函数的本质是：
1.
将原始分数（打分）转换成概率，使得总和为
1。
2.
指数放大优势，让分数高的选项更有可能被选中。
3.
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