如果您希望在输入数字越大时获得更小的概率，可以使用 Softmax 函数的变体——Softmax 函数的负版本（Negative Softmax）。
具体来说，对于给定的输入向量 x 和温度参数T，Negative Softmax 函数将计算如下：
与标准 Softmax 不同，Negative Softmax 中的每个元素都被除以了温度参数 $\tau$ 的负数次幂。这意味着输入数字越大，指数部分越小，输出概率就会越小。
以下是一个示例：
import torch.nn.functional as F # 创建一个大小为 (1, n) 的一行张量 x = torch.randn(1, 5) # 定义温度参数 tau = 0.5 # 应用负 softmax 函数 probs = F.softmax(-x/tau, dim=1) print(probs)
在上述示例中，我们首先创建了一个大小为 (1, 5) 的一行张量 x。然后，我们定义了温度参数 tau 为 0.5。接下来，我们使用 PyTorch 中的 torch.nn.functional.softmax() 函数和 - 运算符来将其转换为 Negative Softmax，即 -x/tau。最后，我们打印输出了转换后的概率分布张量 probs。
请注意，与标准 Softmax 类似，如果需要处理多个样本的情况，可以将输入张量的第一维设置为样本数量，然后在 softmax() 函数中指定 dim 参数为 1。这将对每个样本进行独立的 Negative Softmax 转换，并返回一个大小为 (batch_size, n) 的张量，其中每一行都是对应样本的概率分布。同时也可以通过调整温度参数来控制输出分布的形状。
