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김성훈 교수님의 모두를 위한 딥러닝 강의를 들을 때 가장 많이 사용되는 데이터가 MNIST 이다. 따라서 해당 데이터에 대해 알아보고자 한다. (이미지 출처 : https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners) https://www.tensorflow.org 에 이에 대한 설명이 친절하게 나와있다. (https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners) (https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros) 첫 부분에 Programming 에는 Helloworld 가 있듯이, Machine learning 에는 MNIST 가 있다! 라는 말에 귀여움이 느껴진다. 실제 MN..

머신러닝 김성훈 교수님 강의를 들으며 많이 사용했던 소프트맥스. 개념이 헷갈려 정리해본다. 소프트맥스(SoftMax) 는 입력값을 가지고 해당 식을 바탕으로 출력값으로 0~1 사이의 값으로 나타낸다. 그 출력값의 총합은 항상 1이 되는 특성을 가진다. 가장 큰 출력값을 부여받은 항목이 가장 큰 확률을 가진다. 예를 들어, [1 , 1, 2] 를 입력 시, 그 출력값은 반올림 하여 [0.2, 0.2, 0.6] 이다. 해당 식 아래와 같이 파이썬으로 구현해보았다. 출력이 [0.25, 0.25, 0.5]가 아닌 [0.2, 0.2, 0.6] 가 되는 이유는 의 특성 때문이다. 입력값이 클수록 기울기가 증가한다. 그래프로 표현하면 아래와 같다. SoftMax의 출력값을 가지고 One hot encoding 을 해..