某影音串流平台建立神經網路模型，用於預測使用者最可能感興趣的影片類型。模型輸出層需將結果轉換為各類別的機率分佈，以便系統依機率高低推薦內容。下列哪一種函數最適合用於模型輸出層？

Question

(A) Softmax 函數（Softmax Function）
(B) Sigmoid 函數（Sigmoid Function）
(C) 線性函數（Linear Function）
(D) ReLU 函數（Rectified Linear Unit Function）

Accepted Answer

正確答案：(A) Softmax 函數（Softmax Function）

輸出層的啟動函數要依任務型態選。多類別單標籤分類（一個樣本只屬於一類，要比較各類別的相對機率）用 Softmax——它把每個輸出值指數化後正規化，保證所有類別機率相加等於 1；二元分類或多標籤分類用 Sigmoid——每個輸出各自壓到 0~1，彼此獨立；迴歸任務用線性函數，直接輸出實數。