소프트맥스 특징1 소프트맥스 함수를 사용하는 이유? 소프트맥스 함수의 이름의 의미는 무엇일까요? 이 단어는 Soft와 Max의 결합어인데요. 입력 값의 ‘가장 큰값’을 ‘부드럽게’ 선택하는 과정이라고 합니다. 아직 무슨 소리인지 모르겠죠? 소프트맥스는 딥러닝, 특히 다중 클래스 분류 문제에 자주 등장합니다. 신경망의 출력 층에서 있는 것을 보셨을거예요. 이 글에서 소프트맥스 함수는 무엇이고 어떤 원리로 딥러닝에서 사용하는지 알아보도록 하겠습니다. Softmax 란소프트맥스 함수는 임의의 실수 값으로 구성된 벡터를 확률 분포로 바꾸는 데 사용됩니다. 쉽게 말해 입력 벡터(일반적으로 신경망의 마지막 레이어의 출력)를 가져와 이를 합이 1이 되는 확률 벡터로 변환한다는 말입니다. 이는 입력이 여러 중 하나에 속할 수 있는 시나리오(클래스 분류)에서 예측할때 필.. 2024. 1. 16. 이전 1 다음
