欧束是一种用于表示深度学习模型输出的概率分布的技术。具体来说，欧束使用一种统计方法，将神经网络的输出通过一系列的数学运算，转化为一个概率分布。这个概率分布表明了模型对每个可能的输出类别的置信度大小。因此，欧束可以帮助我们更好地理解和解释神经网络模型的输出结果。
除了用于解释模型输出结果外，欧束还被广泛应用于深度学习中的各种任务中。例如，在图像分类中，欧束可以将卷积神经网络（CNN）输出的特征向量转化为一个概率分布，从而实现对图像分类的准确预测。在自然语言处理中，欧束可以将循环神经网络（RNN）输出的词向量转化为一个概率分布，从而实现对文本分类或序列标注等任务的准确预测。
欧束是一种非常重要和实用的技术，在深度学习中有着广泛的应用和前景。它能够提高深度学习模型的解释性和准确性，并为我们带来更好的研究成果和商业应用价值。