在深度学习中，softmax函数通常被用作分类问题的输出层的激活函数。softmax函数具有以下几个重要的优点：

  1. 概率输出：softmax函数将输出转化为概率分布，使得每个类别的输出值在0到1之间，并且所有类别输出的总和为1。这样可以解释模型对每个类别的置信度或概率，并且便于确定最终预测的类别。

  2. 多类别分类：softmax函数适用于多类别分类问题。通过输出层的softmax激活函数，可以将输入的多维向量转换为每个类别的概率分布，进而实现多类别分类任务。

  3. 平滑性：softmax函数具有平滑性，即对输入的微小变化，输出的变化相对平缓。这对于训练过程中梯度计算和梯度下降算法非常有帮助，有助于模型更好地学习和收敛。

  4. 数值稳定性：softmax函数具有数值稳定性，可避免输出值过大或过小，导致数值上溢或下溢。

   softmax函数使得所有类别的输出都在0到1之间，并且总和为1，从而避免了输出值的大幅度波动，增加了模型的数值稳定性。

  总之，softmax激活函数在输出层的应用使得模型的输出容易解释为类别的概率分布，方便多类别分类问题的处理，并且具有平滑性和数值稳定性的优点。