تابع فعالسازی softmax معمولاً به عنوان فعالسازی لایه خروجی در شبکههای عصبی عمیق (DNN) استفاده میشود، زیرا توزیع احتمال را در چندین کلاس ارائه میکند. Softmax مقادیر ورودی را به یک توزیع احتمال نگاشت میکند، بنابراین خروجیهای تابع مجموع 1 میشوند و میتوانند به عنوان احتمالات کلاس تفسیر شوند. سپس کلاسی که بیشترین احتمال را دارد به عنوان پیشبینی مدل در نظر گرفته میشود. Softmax یک تابع فعالسازی مناسب برای لایه خروجی است زیرا هدف تولید یک توزیع احتمال بر روی مجموعهای از کلاسهای انحصاری متقابل است که softmax میتواند با اطمینان از مثبت بودن مقادیر خروجی و مجموع 1 آن را مدیریت کند.