Softmax1 Softmax 함수와 Cross Entropy Softmax softmax 함수는 2가지가 아닌 여러 범주로 분류하는 함수입니다. Multi class classification에서 주로 사용한다. 각 범주의 확률값이 0과 1 사이의 값이고, 모든 범주에 해당하는 확률값을 더했을 때 1이 된다는 것입니다. 또한 softmax 함수는 큰 log-odds와 작은 log-odds의 차이를 극대화시켜줍니다. 그렇기 때문에 마지막에 softmax 함수에 모든 범주의 log-odds를 통과시키면 해당 데이터가 어떤 범주로 분류되는지 확실히 알 수 있게 되는데, 가장 큰 값을 1, 그 외 나머지 값들을 0으로 인코딩하는 one-hot encoding을 통해 표현하게 됩니다. Cross Entropy Cross Entropy 함수는 softmax함수의 손실함수로 .. 2022. 1. 24. 이전 1 다음
