在深度学习中，Softmax函数是一个重要的非线性激活函数，常常被用于多分类问题。它可以将一个具有任意实数输出值的向量，在保持每个元素的相对大小关系不变的情况下归一化为一个概率分布。因此，Softmax函数的输出总和为1，且每个输出值都在0到1之间，表示了输入属于每个类别的概率。
Softmax函数通常作为神经网络最后一层的操作，其原因有以下几点：
首先，Softmax函数能够有效地处理多分类问题。在训练神经网络时，我们常常需要将输入数据划分到不同的类别中，这就需要引入一个能够支持多分类的损失函数，如交叉熵损失函数。而Softmax函数作为交叉熵损失函数的自然选择，能够将神经网络最后一层的输出映射为一个概率分布，从而方便计算交叉熵损失函数。
其次，Softmax函数具有良好的数学性质。对于任何一个实数向量，Softmax函数始终能够输出一个概率分布。因此，在神经网络中，我们无需对Softmax函数的输出进行额外的处理，只需要直接将其与标签进行比较，即可得到正确率或者交叉熵等评价指标。
最后，Softmax函数能够提供直观的输出解释。在训练完一个深度神经网络之后，我们往往需要对其进行解释或者可视化，以便更好地理解它所学到的 features 和内部结构。而由于Softmax函数将神经网络最后一层的输出映射为一个概率分布，我们可以轻松地获得预测结果中每个类别的相对重要性，进而对网络的输出进行解释或可视化。
综上所述，由于Softmax函数具有处理多分类问题、良好的数学性质和直观的输出解释等优势，在复杂神经网络中被广泛应用，并且往往作为最后一个操作出现。
