Softmax2 머신러닝 실습 with Tensorflow 4장 - Softmax classification - 머신러닝 실습 with Tensorflow 4장- Softmax classification - Softmax는 여러 개의 class를 예측할 때 사용되는 activation function이다. 앞선 장들에서는 sigmoid 함수만을 사용하여 예측을 하였는데 실제로 Output에 해당하는 layer에서는 Softmax를 이용하여 예측하는 경우가 많다. Softmax의 경우 실수로 나타나는 Output의 값들을 확률적으로 나오게 하여 모든 class의 합이 1이 된다. 그렇기 때문에 하나의 output에 대한 확률이 높아질 경우 다른 output에 대한 확률이 낮아지는 현상이 발생하게 된다. 이를 tensorflow로 구현하는 것은 매우 간단하다. 왜냐하면 tensorflow는 머신러닝을 위한 내장 함수를.. 2017. 6. 7. 머신러닝(Machine Learning) 8장 - Softmax regression의 cost함수 - 머신러닝(Machine Learning) 8장- Softmax regression의 cost함수 - 우리는 앞장에서 여래 개의 결과 값을 가질 수 있는 형태의 regression에 대해 살펴보았다. 각각의 데이터에 대해서 binary 형태의 선형 구분을 해주어 이에 따라 각각에 대한 알고리즘을 실행시켜 해당하는지 아닌지를 예측하게 되었다. 이를 위해 행렬의 형태를 사용하게 간단하게 표현을 할 수 있었다. 우리는 또한 결과 값이 sigmoid function을 통해 0과 1사이의 값을 가지게 만들고 싶었다. 그래서 각각의 알고리즘을 돌린 결과에 대해 p라는 확률적인 값을 가지게 만들고 싶다. 이런 방법을 해주는 것이 바로 Softmax라는 기법이다. 특정 데이터 결과 값들에 Softmax라는 함수를 넣어주.. 2017. 5. 25. 이전 1 다음
