Softmax ve softplus arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kullanım Alanı: - Softmax, çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılır ve çıktıları olasılık dağılımına dönüştürür. - Softplus, genellikle gizli katmanlarda kullanılır ve ReLU'nun yumuşak bir yaklaşımı olarak, çıktıları pozitif yönde ayarlar. 2. Matematiksel Özellikler: - Softmax, exponential fonksiyon kullanarak çıktıları 0 ile 1 arasında normalleştirir ve tüm olasılıkların toplamını 1 yapar. - Softplus, log ve exp fonksiyonlarını içerir, çıktıları (0, +∞) aralığında üretir ve türevlenebilir bir fonksiyondur. 3. Gradient Davranışı: - Softmax, daha yüksek değerler için daha büyük gradyanlar üretir, bu da modelin daha iyi eğitilmesini sağlar. - Softplus, vanishing gradient problemini önler ve özellikle küçük x değerleri için sıfıra yakındır.