소프트맥스 편집하기 (부분)

==개요==
소프트맥스 함수는 입력값 벡터를 받아 각 항목에 대해 0과 1 사이의 값으로 변환하며, 전체 출력값의 합이 1이 되도록 정규화한다. 이 함수는 주로 신경망의 출력층에서 사용되어, 각 클래스에 속할 확률을 추정하는 데 활용된다. 입력값이 클수록 해당 클래스의 확률이 높아지며, 이를 통해 모델이 어느 클래스를 선택할지를 결정한다.

소프트맥스(softmax)라는 이름은 "soft maximum"에서 유래하였으며, 이는 가장 큰 값을 선택하는 하드한(max) 결정 방식 대신 확률적으로 부드러운(soft) 선택을 수행한다는 의미를 담고 있다. 즉, 단일 최대값을 출력하는 argmax 함수와 달리, 모든 클래스에 대해 연속적인 확률값을 출력한다는 점에서 'soft'한 max 함수로 해석할 수 있다.