对keras层的输出进行归一化，使输出之和为1

，可以使用softmax函数来实现。softmax函数是一种常用的激活函数，它可以将一个实数向量转化为概率分布。

具体步骤如下：

首先，获取keras层的输出向量。
对输出向量中的每个元素进行指数运算，得到指数化的向量。
将指数化的向量中的每个元素除以所有元素的和，得到归一化的向量。
归一化的向量即为经过softmax函数处理后的输出向量，其元素之和为1。

归一化后的输出向量可以用于多类别分类问题，其中每个元素表示对应类别的概率。在神经网络中，softmax函数常用于输出层，用于将网络的输出转化为概率分布，便于进行分类。

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基于ResNet和Transformer的场景文本识别

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从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数

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基于GAN的自动驾驶汽车语义分割

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