softmax classification

여러개의 클래스가 있을때 그것을 예측하는 Multinomial classification 중 가장 많이 쓰이는 softmax classification에 대해 알아보자.

 

softmax classification

n 개의 y^ 값을 0 ~ 1 사이의 값으로 바꾸고 각각의 합이 1이되도록 만들어준다.

 

그다음 ONE-HOT ENCODING을 이용해 max 값을 1.0으로 나머지는0.0으로 세팅해준다.

 

이렇게 예측 모델은 완성되어지고, 다음으로는 cost function으로 예측이 잘 되었는지 본다.

cost function으로 예측값과 실제값의 차이를 최소화함으로써 학습을 완성한다.

-> Cross-entropy cost function을 사용한다.

지난 장의 logistic cost와 cross entropy는 같다!