¿Qué es softmax?

La función softmax es una función de activación utilizada comúnmente en redes neuronales para producir una distribución de probabilidad sobre un conjunto de valores. Su fórmula matemática se define como:

[ \sigma(z)i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j} e^{z_j}} ]

Donde (z) es el vector de entrada, (z_i) es la i-ésima entrada de (z) y (\sigma(z)_i) es la i-ésima salida de la función softmax. La función softmax transforma los valores de entrada en un rango de 0 a 1, de tal forma que la suma de todas las salidas es igual a 1.

En el contexto de redes neuronales, la función softmax se utiliza en la capa de salida para producir una distribución de probabilidad sobre las diferentes clases de salida. Esto permite interpretar las salidas de la red como probabilidades y facilita la inferencia sobre la clase de salida más probable.

La función softmax es diferenciable y monótona, lo que la hace adecuada para ser utilizada en tareas de aprendizaje supervisado en las que se busca optimizar la función de pérdida a través de métodos de optimización como el descenso de gradiente.

En resumen, la función softmax es una función de activación comúnmente utilizada en redes neuronales para producir probabilidades sobre un conjunto de valores de entrada, facilitando la interpretación de las salidas de la red como distribuciones de probabilidad.