TensorFlow Keras Softmax图层输出相对于输入多了一个维度

TensorFlow是一个广泛使用的机器学习框架，而Keras则是一个用于构建深度学习模型的高级API。在TensorFlow中，Keras提供了许多方便的工具和函数来简化深度学习模型的构建和训练过程。

Softmax图层是一种常用的激活函数，通常用于多类别分类问题。它将输入向量转化为一组概率分布，其中每个元素表示对应类别的概率。Softmax函数的输出可以理解为输入在各个类别上的置信度。

在TensorFlow中，Softmax图层是通过tf.keras.layers.Softmax()函数实现的。当Softmax图层应用于输入时，它会为每个样本计算所有类别的概率，并返回一个具有相同形状的张量。

相对于输入多了一个维度的原因是，Softmax图层将输入向量转换为概率分布时，会为每个输入样本添加一个额外的维度，用于存储对应类别的概率。这个额外的维度与输入样本的维度是相同的，只是大小为1。

Softmax图层的输出与输入的维度相同，只是在最后一个维度上多了一个大小为1的维度。例如，如果输入张量的形状为(batch_size, input_dim)，则Softmax图层的输出形状为(batch_size, input_dim, 1)。

Softmax图层的应用场景包括图像分类、文本分类、语音识别等多类别分类问题。它可以将输入向量映射到一个概率分布上，便于对不同类别进行区分和判断。

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