Softmax란 무엇인가

Softmax는 다중 클래스 머신러닝 모델에서 일반적으로 사용되는 활성화 함수로, 임의의 실수 집합을 확률 분포로 변환합니다.

수학적으로, 다음과 같이 정의됩니다:
Softmax(z_i) = e^{z_i} / sum(e^{z_j}), 여기서 z_i는 입력 벡터의 i번째 요소이고, K는 클래스의 총 수입니다.

이 함수는 출력 값의 합이 1이 되도록 보장하여 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 분류 작업에 적합합니다.

예를 들어, 이미지 인식에서 Softmax는 네트워크의 출력을 각 카테고리에 대한 확률로 변환하여 모델이 입력 이미지의 클래스를 결정하는 데 도움을 줍니다. 텍스트 분류에서도 텍스트가 속한 주제를 결정합니다.

앞으로 Softmax는 분류 정확도와 효율성을 향상시키기 위해 고급 알고리즘과 결합될 가능성이 있습니다.

그러나 다수의 클래스에 대해서는 계산 오버헤드가 크고 입력 데이터 변화에 민감하다는 등의 한계가 있습니다.

Softmax를 사용할 때는 입력 데이터의 스케일이 적절하여 수치적 불안정성을 피할 수 있도록 해야 합니다. 특히 극단적인 값이 있을 경우 더욱 중요합니다.