从第一性原理出发的多变量微积分
分类器的最后一层会产生一个原始分数向量，叫作 logits，每个类别一个。softmax 把这些 logits 变成概率：数值永远不为负，并且总和恰好是 1。logit 最大的类别得到最大的概率份额，而且因为公式是由指数构建的，即使 logits 之间只有很小的差距，也可能变成极不均衡的分配。
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▶ 稳定 Softmax 与 Log-Sum-Exp