1. 소개

이번에는, 소프트 맥스 함수에 대해서 간단하게 정리합니다.

2. 소프트 맥스 함수란?

신경망의 출력을 총 1의 확률로 변환합니다.

3. 구체적인 계산

출력$y_1$~$y_3$가 이하와 같은 경우,


소프트 맥스 함수를 통한 결과는,

4. 코드

import numpy as np

def softmax(z):
    y = np.exp(z) / np.sum(np.exp(z))
    return y

z = np.array([1.2,  0.8,  0.3])
answer = softmax(z)
print(answer)

# 出力
# [0.48148922  0.32275187  0.19575891]