softmax 函数中的指数计算
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- 非负性，指数函数可以将任何实数映射到正数域，这确保了 softmax 的输出都是非负的，满足概率的基本性质。
- 放大差异：指数函数可以放大输入值之间的差异。会使得较大的值更大，较小值的相对更小。
- 这种特性增强了输出向量中最大值与其他值之间的差异，有助于凸显分类问题中最可能的类别。
- 在深度学习和神经网络的背景下，Softmax层通常跟交叉熵损失函数一起使用。指数函数能够加大梯度的差异，使得在网络反向传播过程中，误差信号更容易通过梯度更新传播至前面的层，特别是当预测错误时，能够提供强烈的信号指导权重调整。
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