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你走进了一家冰激凌店，看到菜单上有 4 种口味：
? 巧克力 - 8分（最喜欢）
? 香草 - 6分（还不错）
? 草莓 - 5分（一般）
? 抹茶 - 3分（不是很喜欢）
你并不会只点你最喜欢的巧克力，而是会按照偏好决定点什么，比如：
? 可能60% 的时候点巧克力，
? 也许 30% 的时候会试试香草，
? 偶尔 也可能想试试草莓。
这就好比 Softmax，把你对不同选项的偏好转化成了概率，而不是只选择分数最高的一个。
比喻解释：抢蛋糕游戏
想象你和朋友参加了一个“抢蛋糕”游戏，桌子上有 4 块蛋糕，大小不同：
? A蛋糕：8块大（最大）
? B蛋糕：6块
? C蛋糕：5块
? D蛋糕：3块
规则是：你可以选一个蛋糕吃，但选择的概率与蛋糕的大小成正比。
比如，A蛋糕最大，你选它的概率就最高；D蛋糕最小，你选它的概率最低。但不能说A蛋糕最大，你就只选它——因为其他蛋糕也有一点可能性被选中。
这就像Softmax，它不会直接选最大的，而是按比例分配概率，让每个选项都有可能被选中。蛋糕越大，代表的概率就越高，但不会100%锁定。
总结
1. Softmax 的核心作用是“概率化”：它将原始分数（打分、点数、偏好）转换为概率，确保所有选项的概率总和为 1。
2. Softmax 保证高分更容易被选中，但不是唯一选项：高分选项概率更高，但低分选项仍然有机会被选中，这让决策更加灵活，而不是一味选择最高分的选项。
3. 就像点蛋糕、抢蛋糕，虽然最喜欢的选项更有可能被选中，但其他选择也并非毫无机会！
