通常用来表示一种非二元、非硬性的概率分布或权重分配。这与“硬”或“hard”相对，后者通常表示二元的、只有两个固定取值的情况。
在深度学习中，你提到的“soft”可以在不同的上下文中有不同的含义，但通常是指某种概率化或平滑化的过程。以下是两个常见的例子：
Softmax函数：Softmax是一种常用的激活函数，它将一个向量（或一组值）转化为概率分布。在神经网络的分类问题中，Softmax函数将网络的原始输出（通常称为“logits”）转换为类别的概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，并且所有类别的概率之和为1。这种“软”化的概率表示允许网络对不同类别有一种平滑的置信度度量，而不是仅仅得到一个硬性的分类结果。
Soft Aggregation Gate：在某些模型中，特别是在注意力机制中，可能会使用“软聚合门”（soft aggregation gate）来控制信息的传递和聚合。这个门控机制允许网络根据输入的重要性权重对不同的信息进行平滑的加权聚合，而不是仅仅选择某个固定的信息。
总的来说，“软”（soft）在这些上下文中都意味着通过概率化、平滑化或加权来处理信息，而不是仅仅进行二元的、硬性的选择。这种软性质在神经网络中广泛应用，使得模型能够更灵活地处理不确定性和复杂性。
——来自ChatGPT