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@@ -988,12 +988,6 @@ tensor([[2., 2., 0., 2., 2., 0.],
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 > 1. **Dropout 的目的：提高模型的泛化能力**
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->    Softmax 函数的公式如下：
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->    $$\text{softmax}\left(z_{i}\right)=\frac{e^{z_{i}}}{\sum_{j} e^{z_{j}}}$$ 
->
->    其中z<sub>i</sub>是输入的每个分数（即未激活的原始值），e 是自然对数的底。这个公式的作用是将输入向量中的每个元素转换为一个概率值，且所有值的和为 1。
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 >    dropout 的设计初衷是**提高模型的泛化能力**。通过随机丢弃一部分神经元或注意力权重，dropout 迫使模型在每次训练时学习略有不同的表示方式，而不是依赖某一特定的注意力模式。这种随机化的训练方式可以帮助模型在**面对新数据时更具鲁棒性**，减少过拟合的风险。
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 > 2. **注意力机制的冗余性**
@@ -1004,7 +998,7 @@ tensor([[2., 2., 0., 2., 2., 0.],
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 >    在应用 dropout 时，一部分注意力权重被随机置零（假设 dropout 率为 p）。剩余的权重会被放大，其放大倍数为 $` \frac{1}{1-p}  `$。放大后的权重记为 z′：
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->     
+>    $$z_{i}^{\prime}=\frac{z_{i}}{1-p} \quad \text { (对于未被置零的权重) }$$
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