ソフトマックス関数と他クラス分類について

Question

ディープラーニングの勉強をしています。

画像の式が、ソフトマックス関数の定義だと思うのですが、
この式のx1,・・・xnにあたるものはディープラーニングの重みなのでしょうか？それとも出力結果なのでしょうか？
xnが何かわからないため、ソフトマックス関数があまり理解できなく、
ソフトマックス関数と他クラスの関連性がわかりません・・・。

出典：
https://mathtrain.jp/softmax

Comments

[hayataka2049]

自作の画像でなければ引用の際は出典を示す必要があります

Answer 1

「softmax関数」自体はただの関数なので、本当にn次元実数ベクトルをn次元実数ベクトルに変換するだけです。

どのように使われているか？　という質問なら、出力層の活性化関数として使われているということになります。

入力されるものは重みではありませんし、出力結果とも言えないでしょう（何の出力？という話）。

たぶん後者のイメージが正解に近いと思いますが。

rinterested.github.io/statistics/softmax.html

Answer 2

重みではなく、出力層の各ノードのナマの(活性化関数を通す前の)値です。
「ゼロから作るDeep Learning」第3章の後半を見るとわかります。
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/