신경망의 사용처 모든 머신러닝에 사용될 수 있다. 분류와 회귀를 알아보자 출력층의 활성화 함수에 따라서 목적(사용처)이 달라진다. ( 분류를 할지, 회귀를 할지 ) 일반적으로 항등 함수( identity function )을 활용하면 회귀 softmax 또는 시그모이드(σ)를 활용하면 분류 시그모이드(σ) : 이진분류 소프트맥스 : 이진, 다중 분류 소프트맥스 함수 구현하기 k : k번째 출력 ( 클래스 번호 ) 0, 1, 2 .... z : 출력층에 있는 뉴런의 WX+b 연산 n : 전체 클래스의 개수 softmax의 특징 어떠한 실수 배열이 softmax를 지나게 되면 그 배열의 총합이 언제나 1.0이 된다. 총 합이 1.0 이라는 것의 특징 : 확률로써 설명이 가능하다 소프트맥스 함수 튜닝 소프트맥..
