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로짓 변환1

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.📚 목차1. 소프트맥스 함수란?2. 소프트맥스 수식과 계산 원리3. 소프트맥스의 특징4. 언제, 어디서 사용되는가?5. 마무리 요약1. 소프트맥스 함수란?소프트맥스 함수(Softmax Function)는 주어진 실수 벡터를 확률 분포로 .. 2025. 4. 9.

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