对keras层的输出进行归一化，使输出之和为1

，可以使用softmax函数来实现。softmax函数是一种常用的激活函数，它可以将一个实数向量转化为概率分布。

具体步骤如下：

1. 首先，获取keras层的输出向量。
2. 对输出向量中的每个元素进行指数运算，得到指数化的向量。
3. 将指数化的向量中的每个元素除以所有元素的和，得到归一化的向量。
4. 归一化的向量即为经过softmax函数处理后的输出向量，其元素之和为1。

归一化后的输出向量可以用于多类别分类问题，其中每个元素表示对应类别的概率。在神经网络中，softmax函数常用于输出层，用于将网络的输出转化为概率分布，便于进行分类。

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