在使用C++實現Softmax函數時，有幾個關鍵的參數需要選擇和調整，以確保函數能夠正確地運行并達到預期的效果。
溫度參數（Temperature）：Softmax函數中的溫度參數可以控制Softmax函數輸出的“平滑度”，從而影響模型的預測結果。較高的溫度會使Softmax函數的輸出更加平滑，而較低的溫度會使輸出更加尖銳。通常情況下，溫度參數的取值范圍在0.1到1之間。可以通過實驗和調參來選擇最適合的溫度參數。
輸入數據規范化：在使用Softmax函數之前，通常需要對輸入數據進行規范化，以確保數據的值范圍在合理的范圍內，避免出現數值溢出或數值不穩定的情況。
損失函數選擇：Softmax函數通常與交叉熵損失函數一起使用，以計算模型的損失值。交叉熵損失函數可以衡量模型的預測結果與真實標簽之間的差異，是一種常用的損失函數選擇。
輸出類別數：Softmax函數的輸出大小通常與類別數相同，可以根據具體的任務需求來選擇輸出類別數，并確保Softmax函數的輸出結果與類別數相符合。
通過選擇和調整上述參數，可以有效地使用C++實現Softmax函數，并在模型訓練和推理過程中取得良好的效果。同時，還可以根據具體的任務需求和數據特點進行進一步的參數調整和優化，以提升模型性能和準確率。
