[DL] 모두를 위한 딥러닝 6-2 Softmax classifier 구현

tf.nn.softmax를 이용하여 구현이 가능하다.

*)SCORE를 logit이라고도 한다.

Y햇==hypothesis

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arg_max는 최대값의 위치를 반환한다.

*) tf.arg_max(all,1) 에서 1은 축

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더 간결하게!

Tensorflow에서 제공하는 Cross_entropy 계산

2번과 같이 Tensorflow에서 제공하는 함수를 이용할 수 있다.

 

2번 hypothesis가 아니라 logits을 넣어줌

만약 읽고자 하는 데이터의 Y값이 One-Hot 형식으로 구성되지 않았다면

tf.one_hot을 이용하여 바꿀 수 있다.

 

Y가 원핫이 아니기 때문에 원핫으로 바꿔준다.

 

주의할 점은 이 함수를 이용하면 출력 차원이 1개 늘어나게 되는데 tf.reshape를 이용하여 차원을 다시 바꿔주자.

사진 오른쪽 위) one_hot 전,후

사진 왼쪽 위) reshape을 통해 (?,1,7)에서 (?,7)로 바꿈