神经网络喜欢使用 Softmax 算法的原因有几个：
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多类别分类：Softmax 算法是用于多类别分类的常见方法。在神经网络中，我们通常需要将输入映射到多个类别中的一个，例如图像分类，情感分析等任务，Softmax 可以有效地处理这些任务。
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概率分布：Softmax 将原始的类别分数（logits）转换为概率分布。它通过对原始分数进行指数化，并归一化得到每个类别的概率值，这样输出的结果更易于解释和使用。
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反向传播：Softmax 函数是可微分的，这对于神经网络的训练非常重要。通过使用 Softmax，我们可以在训练中使用反向传播算法来调整网络的参数，以最小化损失函数。
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统一性：Softmax 算法可以统一处理多分类和二分类问题。在二分类问题中，Softmax 会退化为 sigmoid 函数，因此无需更改网络结构即可处理不同类型的分类任务。
综上所述，Softmax 算法在神经网络中受欢迎，因为它提供了一种方便的方式来处理多类别分类问题，并且可以与反向传播等优化算法结合使用，从而更好地训练网络模型。