크로스 엔트로피 손실 함수 (1) 썸네일형 리스트형 7장 여러개를 분류 - 다중 분류 (1) 7-1 여러 개의 이미지를 분류하는 다층 신경망 다층 신경망을 만들기 위해 소프트맥스(softmax) 함수, 크로스 엔트로피(cross-entropy) 손실 함수를 알아야함 - 다중 분류 신경망 - 다중 분류의 문제점과 소프트맥스 함수 활성화 출력의 합이 1이 아니면 비교하기 어려움 소프트맥스 함수 적용하여 출력 강도 정규화 소프트맥스 함수 : 출력층의 출력 강도를 정규화(전체 출력값의 합을 1로 만듬) - 크로스 엔트로피 손실 함수의 도입 - 크로스 엔트로피 손실 함수 미분 - 다중 분류 신경망 구현 1. 소프트맥스 함수 추가 def sigmoid(self, z): z = np.clip(z, -100, None) # 안전한 np.exp() 계산을 위해 a = 1 / (1 + np.exp(-z)) # 시.. 이전 1 다음
