Online-Softmax-Rechner

Die Anwendung akzeptiert einen reellen Score-Vektor, interpretiert als Logits für sich gegenseitig ausschließliche Klassen, und liefert eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, deren Summe 1 ist. Zielgruppe sind Data Scientists, ML-Forscher, Lehrende und Studierende, die überprüfen möchten, wie Rohwerte Wahrscheinlichkeiten zugeordnet werden, ohne Code zu schreiben.
Konzeptionell wendet Softmax nach Subtraktion des Maximalwerts eine Exponentialfunktion auf jeden Score an und teilt durch die Summe der Exponentialwerte. Diese Stabilisierung erhält die relative Reihenfolge der Scores. Das Tool unterstützt Vektoren jeder Länge n ≥ 2 und gibt einen Wahrscheinlichkeitsvektor derselben Länge zurück.
Wesentliche Vorteile sind eine numerisch stabile Implementierung, sofortige Ergebnisse für Lehre und Debugging sowie kein Programmieraufwand. Erweiterte Nutzung umfasst Batch-Verarbeitung mehrerer Vektoren und Kontrolle der Ausgabengenauigkeit. Anwendungsfälle schließen Inspektion von Klassifikationswahrscheinlichkeiten, Kalibrierungstests, Entropie-Demonstrationen und schnelle Machbarkeitschecks während der Modellentwicklung ein.