[펭귄] 분류 문제에서 softmax 함수가 사용되는 이유가 뭘까요?

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[펭귄] 분류 문제에서 softmax 함수가 사용되는 이유가 뭘까요? #39

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CoodingPenguin commented 3 years ago

🙌 질문자

펭귄 @CoodingPenguin

❓ 질문 내용

분류 문제에서 softmax 함수가 사용되는 이유가 뭘까요?
softmax 함수의 결과값을 분류 모델의 학습에 어떤식으로 사용할 수 있을까요?

📄 참고 자료

[DAY 8] 딥러닝 학습방법 이해하기 Further Question

jjerry-k commented 3 years ago

분류 모델의 정답은 일반적으로 [0, 1, 0, 0] 과 같은 One-hot encoding 이죠! 이 말은 1번 인덱스가 정답일 "확률" 을 의미합니다! 그렇기에 분류의 출력을 확률로 해석할 수 있도록 해주는 softmax를 적용한 값과 정답값을 비교해서 학습을 합니다!

CoodingPenguin commented 3 years ago

@jjerry-k 답변 감사드립니다!

제리님 답변을 바탕으로 정리를 하자면

분류 모델에서 라벨은 one-hot encoding 형태로 [0, 1, 0, 0]으로 표현되는데
단순히 1번째 라벨값이다가 아닌 이 데이터의 라벨은 1번째 라벨일 확률이 1이다라고 해석할 수 있는 것이고
이것과 비교를 하려면 예측값도 확률로 해석이 되어야하기 때문에 softmax를 써서 확률로 바꿔줘야 한다

는 말로 이해했는데 맞나요?

jjerry-k commented 3 years ago

@CoodingPenguin

네! 맞습니다! 잘 이해하고 계시네요!

CoodingPenguin commented 3 years ago

@jjerry-k 감사합니다!