Softmax

소프트맥스 함수의 정의

• 다중 클래스 분류 문제에서 각 클래스에 속할 확률을 산출하는 활성화 함수이다.

​소프트맥스 함수의 주요 활용 분야

• 신경망의 출력층에서 각 클래스에 대한 예측값을 0과 1 사이의 확률값으로 변환하는 것이다.

​소프트맥스 함수의 수학적 표현

• \(softmax(z_i) = exp(z_i) / Σ exp(z_j)\)이다.

소프트맥스 함수의 구성 요소

• z_i는 i번째 클래스에 대한 입력값을 의미
• exp는 자연로그의 역함수인 지수 함수
• Σ는 모든 클래스에 대한 합을 의미한다.

​소프트맥스 함수의 특징

• 모든 클래스에 대한 확률의 합이 1이 되도록 정규화하여 확률 분포를 구성하는 것이다.

​소프트맥스 함수의 추가 특징

• 입력값이 클수록 해당 클래스에 대한 확률이 더 커지는 성질을 가진다.

​소프트맥스 함수의 특징

• 소프트맥스는 다중 분류를 위한 확률 함수이다.
  • 암기법: 쏘맥 나중에 확 마시자~!
    • 소맥: 소프트맥스
    • 나중: 다중
    • 확: 확률함수

​소프트맥스 함수의 미분 가능성

• 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘을 통해 신경망을 학습할 수 있도록 한다.

​소프트맥스 함수의 역할

• 다중 클래스 분류를 수행하여 이미지 분류, 텍스트 분류, 음성 인식 등 다양한 분야에서 클래스를 예측하는 것이다.

​소프트맥스 함수의 또 다른 역할

• 신경망의 출력값을 확률로 변환하여 모델의 예측 결과를 직관적으로 이해할 수 있게 하는 것이다.

​소프트맥스 함수의 활용 예시

• 이미지를 고양이, 강아지, 햄스터 등 다양한 클래스로 분류하는 문제이다.

​소프트맥스 함수의 또 다른 활용 예시

• 텍스트를 긍정, 부정, 중립 등 감정으로 분류하거나, 주제를 분류하는 문제이다.

​소프트맥스 함수의 추가 활용 예시

• 음성을 텍스트로 변환하거나, 화자를 인식하는 문제이다.

​소프트맥스 함수의 본질적 의의

• 다중 클래스 분류 문제에서 필수적인 역할을 수행하여 신경망 모델의 성능 향상에 기여하는 것이다.

​소프트맥스 함수의 중요한 역할

• 출력값을 확률로 변환하여 모델의 예측 결과를 해석할 수 있도록 돕는 것이다.