softmax

機械学習の世界では、画像に写る動物の種類を特定したり、人の声を聞き分けて誰の声かを判断したりと、実に様々なタスクを分類問題として扱うことができます。例えば、ある写真に写っている動物が犬なのか猫なのかを機械に判断させる場合を考えてみましょう。このとき、機械学習モデルは、その動物が犬である確率と猫である確率をそれぞれ計算し、出力する必要があります。 このような確率を出力するために活躍するのがソフトマックス関数と呼ばれるものです。ソフトマックス関数は、モデルが出力する数値を確率に変換する働きをします。具体的には、まずモデルが各クラス（犬や猫など）に対してスコアを計算します。そして、ソフトマックス関数はこれらのスコアを0から1の範囲の確率に変換し、それぞれの確率の合計が必ず1になるように調整します。 例えば、犬のスコアが2.0、猫のスコアが0.1と計算されたとします。このとき、ソフトマックス関数はこれらのスコアを確率に変換し、犬である確率0.9、猫である確率0.1といった結果を出力します。このように、ソフトマックス関数は分類問題において、モデルの出力値を解釈しやすい確率に変換することで、それぞれのクラスに属する確率を明確に示す役割を担っているのです。