1. 정의
- 뉴런 출력값에 대해 class 분류를 위하여 마지막 단계에서 출력값에 대한 정규화 해주는 함수
- 데이터를 분류 시 사용하는 활성함수가 소프트맥스 함수
- [특징] 출력값은 0에서 1.0, 출력 총합 : 1
2. 수식, 주의사항
가. 수식
- n : 출력층의 뉴런 수
- yk : k번째 출력
- exp : 지수함수
나. 주의사항
- 지수함수로 되어 있어 오버플로우(무한대 값 발생 가능) 문제가 발생 할 수 있음
- 오버플로우를 해결하기 위해 개선한 식
- 데이터를 분류하고자 할때 모든 입력 신호로부터 영향을 받으므로 사용하는 활성함수가 소프트맥스 함수임.
'정보관리기술사 > AI' 카테고리의 다른 글
기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem) (0) | 2024.02.05 |
---|---|
경사하강법(gradient descent) (0) | 2024.02.05 |
원핫인코딩 (0) | 2024.02.05 |
활성화 함수(activation function) (0) | 2024.01.30 |
파라미터 (0) | 2024.01.22 |