딥러닝 출력층에서 소프트맥스 함수가 사용되는 이유

딥러닝에서 이미지 분류나 문장 분류와 같은 다중 클래스 분류 문제를 풀기 위해서는 클래스별로 예측 확률을 계산할 수 있어야 합니다. 이때 가장 많이 쓰이는 함수가 바로 소프트맥스 함수(Softmax Function)입니다.

소프트맥스는 여러 개의 숫자 출력값을 확률 값(총합 1)으로 변환해 주기 때문에 출력층에서 각 클래스에 속할 확률을 직접적으로 얻을 수 있게 도와줍니다. 이번 글에서는 소프트맥스 함수의 개념, 수식, 특징, 사용 위치 등을 시각적으로 정리해보겠습니다.

📚 목차

• 1. 소프트맥스 함수란?
• 2. 소프트맥스 수식과 계산 원리
• 3. 소프트맥스의 특징
• 4. 언제, 어디서 사용되는가?
• 5. 마무리 요약

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1. 소프트맥스 함수란?

소프트맥스 함수(Softmax Function)는 주어진 실수 벡터를 확률 분포로 바꾸어주는 함수입니다. 출력 결과는 0~1 사이의 값이며, 총합이 1이 되도록 정규화됩니다.

이러한 특성 덕분에 다중 클래스 분류(multi-class classification) 문제에서 각 클래스가 정답일 확률을 표현하는 데 매우 적합합니다.

2. 소프트맥스 수식과 계산 원리

소프트맥스 함수의 수식은 다음과 같습니다:

softmax(x_i) = exp(x_i) / Σ exp(x_j)

즉, 각 입력값 xi를 지수 함수(exp)를 적용한 뒤, 전체 값의 합으로 나누어 정규화된 확률 값을 만듭니다.

예시로 [2.0, 1.0, 0.1]이라는 로짓(logit)이 있을 때, 소프트맥스를 적용하면 약 [0.71, 0.21, 0.08]로 변환됩니다. 가장 큰 값이 가장 높은 확률로 변환되는 것이 특징입니다.

3. 소프트맥스의 특징

• 확률 분포를 만든다: 출력값 총합이 1이 되며, 각 클래스에 대한 확률 해석이 가능
• 출력이 민감하다: 로짓 차이가 클수록 확률 차이도 극적으로 벌어짐
• 지수 함수 사용: 값의 차이를 강조하여 큰 값에 더 큰 가중치를 부여

4. 언제, 어디서 사용되는가?

소프트맥스 함수는 주로 다중 클래스 분류 문제의 출력층에 사용됩니다. 예를 들어 이미지가 어떤 동물인지(고양이/개/토끼 중 하나)를 분류하는 문제에서 각 클래스가 정답일 확률을 계산합니다.

또한 출력이 확률 분포이기 때문에 크로스 엔트로피 손실 함수와 함께 자주 사용됩니다. 이 조합은 분류 문제에서 가장 널리 쓰이는 조합입니다.

5. 마무리 요약

소프트맥스 함수는 딥러닝 분류 모델의 출력값을 확률로 변환해주는 필수 함수입니다. 수식은 간단하지만 기능은 강력하며, 출력 클래스에 대한 직관적인 확률 해석이 가능해집니다.

크로스 엔트로피 손실 함수와 함께 사용되며, 다중 클래스 분류에서 정답 예측을 확률적으로 표현하는 핵심 도구입니다.

딥러닝을 공부하는 모든 이들이 꼭 이해하고 있어야 할 중요한 개념입니다!