在C++深度學習框架中，Softmax通常被用來作為輸出層的激活函數，用于多分類問題的分類任務。Softmax函數可以將神經網絡輸出的原始分數轉換為概率值，使得輸出值之和為1，并且將分數的大小關系轉換為類別的概率大小關系。
在C++深度學習框架中，Softmax函數通常獨立的層進行實現，可以作為網絡的最后一層或者倒數第二層來使用。Softmax函數的具體實現可以通過矩陣運算來高效地計算，通常會結合交叉熵損失函數來進行網絡的訓練和優化。
除了作為輸出層的激活函數外，Softmax函數還可以在其他地方進行應用，比如在某些損失函數中的計算或者在一些特定的網絡結構中的設計。總的來說，Softmax函數在C++深度學習框架中是一個非常重要且常用的組件，可以幫助網絡實現多分類任務并提高模型的性能。
