소프트맥스(softmax) 함수 - 활성화 함수

 

소프트맥스(softmax) 함수는 주로 분류 문제에서 출력층에서 확률 분포를 나타내는 데 사용되는 활성화 함수입니다. 주로 다중 클래스 분류(classification) 문제에서 확률값을 계산할 때 사용됩니다.

 

소프트맥스 함수의 개요

 

  입력값과 출력값: 소프트맥스 함수는 입력으로 실수 벡터를 받아 각 요소를 [0, 1] 범위에 있는 실수값으로 변환하여 반환합니다. 또한 소프트맥스 함수의 출력은 모든 요소의 합이 1이 되도록 정규화됩니다.

  확률 분포 표현: 주로 다중 클래스 분류 문제에서 모델의 출력층에서 각 클래스에 대한 확률 분포를 표현하는 데 사용됩니다. 이 때, 출력값을 각 클래스에 대한 확률로 해석할 수 있습니다.

 

소프트맥스 함수의 특징

 

  비선형 함수: 소프트맥스 함수는 비선형 함수로, 복잡한 모델의 출력을 비선형적으로 변환시켜줍니다.

 

  출력 확률값: 각 요소는 해당 클래스에 속할 확률로 해석됩니다. 확률값으로 해석하여 가장 높은 확률을 갖는 클래스를 선택할 수 있습니다.

 

  지수 함수 사용: 소프트맥스 함수는 입력값을 지수 함수로 변환하므로, 큰 입력값에 대해 상대적으로 큰 출력값을 반환합니다.

 

 

주의할 점

 

  정규화: 소프트맥스 함수는 모든 요소의 합을 1로 만들기 때문에 출력값을 확률 분포로 해석할 수 있습니다. 그러나 소프트맥스 함수는 입력값의 크기에 민감하므로, 큰 값에 대해서는 지수 함수의 특성상 수치적 불안정성을 유발할 수 있습니다.

 

 

요약

 

  소프트맥스 함수는 다중 클래스 분류 문제에서 출력층에서 확률 분포를 표현하는 데 사용되며, 모델의 출력을 해석하기 쉽게 만들어줍니다. 각 요소를 0과 1 사이의 값으로 정규화하여 다중 클래스에 대한 확률값을 계산할 수 있습니다. 그러나 입력값에 따라 수치적인 불안정성이 있을 수 있으므로 주의하여 사용해야 합니다.