La función softmax es empleada en varios métodos de clasificación multiclase tales como Regresión Logística Multinomial,[1]: 206–209 análisis discriminante lineal multiclase, clasificadores Bayesianos ingenuos (naive Bayes), y Redes Neuronales Artificiales.
Se puede observar que el máximo valor del vector resultante está en la misma ubicación que el máximo valor del vector de entrada.
Por esta razón es que la función softmax es típicamente utilizada para "filtrar" un conjunto de valores que se encuentren por debajo de un valor máximo establecido.
En código Python: La función softmax es utilizada como capa final de los clasificadores basados en redes neuronales.
En el campo del aprendizaje por refuerzo, la función SoftMax puede utilizarse para convertir valores en probabilidades de actuación.
Este comportamiento es apropiado en entornos estocásticos, donde una acción no siempre produce el mismo resultado y por tanto la política de actuación óptima debería ser también probabilística.
es denominado el parámetro de temperatura (aludiendo a la estadística mecánica) y se utiliza para controlar la proporcionalidad en las probabilidades resultantes: un parámetro de temperatura muy elevado resultará en las probabilidades distribuidas igualitariamente entre todas las acciones mientras que un valor muy bajo asignará el grueso de la probabilidad al elemento con mayor recompensa.