在分类问题中，人们常常会用到sigmoid和softmax这两个激活函数。
sigmoid：A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).
也就是说，sigmoid把一个值映射到0-1之间。
softmax：softmax is a generalization of logistic function that “squashes”(maps) a K-dimensional vector z of arbitrary real values to a K-dimensional vector σ(z) of real values in the range (0, 1) that add up to 1.
softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩（映射）成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元素取值都介于（0，1）之间并且和为1。
softmax的形式如下：
总结一下，在二分类问题中，可以用softmax作为最后的激活层；在多分类单标签问题中，可以用sigmoid作为最后的激活层，取概率最高的作为结果；而在多标签问题中，又可以用多个softmax作为最后的激活层，想当于把每一个类别当作二分类来处理。
那什么一定要用softmax来处理多分类的问题呢？直接用归一化的方法不就好了。
这里面的原因有二：
关于对softmax相关的反向传播可以看这篇幅文章：
https://www.jianshu.com/p/ffa51250ba2e