在使用C++实现Softmax函数时，有几个关键的参数需要选择和调整，以确保函数能够正确地运行并达到预期的效果。
温度参数（Temperature）：Softmax函数中的温度参数可以控制Softmax函数输出的“平滑度”，从而影响模型的预测结果。较高的温度会使Softmax函数的输出更加平滑，而较低的温度会使输出更加尖锐。通常情况下，温度参数的取值范围在0.1到1之间。可以通过实验和调参来选择最适合的温度参数。
输入数据规范化：在使用Softmax函数之前，通常需要对输入数据进行规范化，以确保数据的值范围在合理的范围内，避免出现数值溢出或数值不稳定的情况。
损失函数选择：Softmax函数通常与交叉熵损失函数一起使用，以计算模型的损失值。交叉熵损失函数可以衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异，是一种常用的损失函数选择。
输出类别数：Softmax函数的输出大小通常与类别数相同，可以根据具体的任务需求来选择输出类别数，并确保Softmax函数的输出结果与类别数相符合。
通过选择和调整上述参数，可以有效地使用C++实现Softmax函数，并在模型训练和推理过程中取得良好的效果。同时，还可以根据具体的任务需求和数据特点进行进一步的参数调整和优化，以提升模型性能和准确率。