La función Softmax es una de las piezas fundamentales en las redes neuronales modernas, especialmente en tareas de clasificación multiclase. Se trata de una función matemática no lineal que convierte un vector de puntuaciones brutas, denominadas logits y que pueden tomar cualquier valor real positivo o negativo, en una distribución de probabilidad. El resultado es un vector cuyos valores están comprendidos entre 0 y 1 y suman exactamente 1, lo que permite interpretar la salida como la probabilidad de que la entrada pertenezca a cada una de las clases posibles.
Su aplicación más habitual se sitúa en la capa de salida de una red neuronal dedicada a problemas de clasificación con varias categorías, como el reconocimiento de imágenes (aves, frutas o flores) o el procesamiento de lenguaje natural. La clase con la probabilidad más alta se selecciona como predicción final, lo que convierte a Softmax en una herramienta clave para la toma de decisiones del modelo.
Desde el punto de vista matemático, Softmax puede entenderse como una extensión de la función Sigmoide. Para cada elemento del vector de entrada, se calcula su exponencial y se divide por la suma de las exponenciales de todos los elementos. Un paso intermedio habitual consiste en restar el valor máximo del vector antes de aplicar la exponencial, una operación que mejora la estabilidad numérica y evita desbordamientos.
El artículo incluye un ejemplo práctico con los logits [3,2; 1,2; 0,5], cuyo resultado tras aplicar Softmax es [0,8317; 0,1125; 0,0558], es decir, probabilidades del 83,17 %, 11,25 % y 5,58 % para las tres clases. También se muestran implementaciones listas para ejecutar en NumPy, PyTorch y TensorFlow, así como variantes avanzadas como Adaptive Softmax, Candidate Sampling y Sparsemax, que optimizan el rendimiento en vocabularios extensos o escenarios con muchas clases.