Softmax

Es una función matemática utilizada comúnmente en modelos de clasificación dentro del campo de machine learning.

Convierte un vector de números en un vector de probabilidades, donde cada valor está entre 0 y 1, y la suma total de las probabilidades es igual a 1.

Es especialmente útil en la capa de salida de una red neuronal para problemas de clasificación multiclase.

Funciona asignando mayor probabilidad a la clase más destacada, destacando diferencias entre las salidas del modelo.

La fórmula incluye la exponencial de cada entrada dividida por la suma de las exponenciales de todas las entradas, logrando una transformación suave.

Aunque es útil para probabilidades, no está diseñada para evitar problemas como el sesgo inherente del modelo o overfitting.