반응형 one-hot-encoding1 [We-Co] Softmax Regression, Cross-Entropy, One-Hot-Encoding - TensorFlow 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 TensorFlow의 소프트맥스 회귀, 크로스엔트로피, 원핫인코딩의 의미에 대해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. [ Softmax Regression ] 다중분류를 위한 기법이며, 소프트맥스 회귀기법은 앞에서 알아보았던 Linear Regression에 결과 값에서 Softmax함수를 적용해서 모델의 출력 값을 각각의 확신의 정도로 출력할 수 있도록 만들어주는 기법입니다. 결과 값(logits)을 Softmax함수는 Normalization함수로 결과 값들의 합을 1(확신의 정도)로 변경해줍니다. [ Cross-Entropy ] 분류에 대한 문제에서는 크로스 엔트로피 손실함수도 많이 사용되는데 평균제곱오차, 즉 MSE와 같이 모델의 예측 값이 참값과 비슷하면 작은값.. 2021. 9. 27. 이전 1 다음 반응형
