ソフトマックス回帰を実装する - Qiita

ソフトマックス回帰（実装編） ソフトマックス回帰をpythonの数値計算ライブラリであるnumpyを用いて実装していきます． まずは後で使うので，numpyのインポートとsoftmax関数とlog関数を定義しておきます． import numpy as np def np_log(x): """ log関数のオーバーフローを防ぐ実装，clipで値を制限 """ return np.log(np.clip(x, 1e-10, 1e+10)) def softmax(x, axis=1): # expのoverflowを防ぐ，定数項を引いても値は変わらない # keepdims: 次元を合わせる，max関数を使うと次元が減る（shapeが変わる）のでそれを避ける． x -= x.max(axis, keepdims=True) x_exp = np.exp(x) return x_exp /