3.인공신경망
위의 그림에서 Zn은 시그모이드 함수를 적용시킨다는 의미이 각 층의 마지막 레이어에서는 시그모이드 함수가 아니라 소프트맥스 변환을 적용 소프트맥스 함수(Softmax Function)는 n 차원 벡터에서 특정 출력 값이 k 번째 클래스에 속할 확률을 계산합니다. 클래스에 속할 확률을 계산하는 활성화 함수이므로, 은닉층(Hidden Layer)에서 사용하지 않고 출력층(Output Layer)에서 사용됩니다. 소프트맥스 변환은 다층 신경망의 제일 마지막 층에서 출력을 변환할 때 쓰인다. Softmax(소프트맥스)는 입력받은 값을 출력으로 0~1사이의 값으로 모두 정규화하며 출력 값들의 총합은 항상 1이 되는 특성을 가진 함수이다. 그리고 소프트맥스 변환을 한다면 결국 값은 동일해진다. 소프트맥스 함수를 구..
딥러닝 기초 이론/밑바닥부터 시작하는 딥러닝 이론
2023. 1. 22. 20:09
