总结
Softax 函数的本质是：
1. 将原始分数（打分）转换成概率，使得总和为 1。
2. 指数放大优势，让分数高的选项更有可能被选中。
3. 让所有选项都有可能被选中（即使得分最低的选项概率也不会完全是0）。
无论是在选举、推荐系统还是AI分类任务中，Softax 都像一个“理性的选择助手”，帮我们做出合理的决策。
多层分类的中间层会有偏置和中间结果
用故事解释“偏置”和“中间结果”
故事背景：魔法师的学徒
在一个魔法学院里，有一位年轻的学徒——小艾。他正在学习如何用魔法配制“完美药水”。
学院的导师告诉他：“要配出理想的药水，你需要三个关键步骤：”
1. 收集原料（输入数据）
2. 研磨并混合（计算中间结果）
3. 调整口味（加上偏置）
小艾开始尝试：
? 他拿了 龙眼果（原料1），月光花（原料2），银露水（原料3），这些原料各自有不同的药效分数。
? 他按照导师给的魔法公式进行计算，把这些原料的效果 加权（类似于机器学习中的“权重”）得到一个中间结果。
? 但是，每次配出来的药水，总觉得有点偏酸或者偏苦，于是导师告诉他：“要加上一点魔法糖！”
这 魔法糖 就是 偏置（bias）！
导师解释道：“有时候，光靠原料混合出来的效果可能会偏离目标，比如太苦了，我们就需要手动加点甜味，这样最终的药水才是完美的。”
小艾恍然大悟，他在最后的配方中加入了一点 魔法糖（偏置），最终成功调配出一款 恰到好处的药水（输出结果）。
用比喻解释“偏置”和“中间结果”
比喻1：做菜
想象你正在做一锅汤，你的过程是这样的：
1. 你放了鸡肉、蔬菜和调料（输入数据）。
2. 你用锅把这些食材煮成高汤（计算中间结果）。
3. 但你尝了一口，觉得味道有点淡，于是加了一点盐（偏置）。
这最后加的盐就是“偏置”，它的作用是让最终的味道更符合你的期待，而不是完全