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为什么softmax之后的矩阵结果是0或1而不是(0，1)

softmax函数是一种常用的激活函数，常用于多分类问题中。它将输入的向量转化为概率分布，使得每个元素的取值范围在0到1之间，并且所有元素的和为1。

当对一个矩阵应用softmax函数时，每个元素会被转化为一个概率值。这是因为softmax函数的计算公式中包含指数运算，指数运算的结果通常是一个非负数。而softmax函数的分母是所有元素的指数和，分子是某个元素的指数。因此，当某个元素的指数相对较大时，它的概率值会接近于1；而其他元素的指数相对较小，概率值会接近于0。

这种结果是合理的，因为softmax函数的目的是将输入向量转化为概率分布，用于表示不同类别的概率。在多分类问题中，我们通常希望模型能够对某个类别有较高的置信度，而对其他类别有较低的置信度。因此，通过将某个元素的指数相对放大，softmax函数可以使得该元素对应的类别概率接近于1，而其他元素对应的类别概率接近于0。

总结起来，softmax函数将矩阵结果转化为概率分布，使得每个元素的取值范围在0到1之间。这样的结果可以更好地表示多分类问题中不同类别的概率，方便进行后续的决策和分类任务。

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