[活性化関数]ソフトマックス関数(Softmax function)とは?:AI・機械学習の用語辞典 用語「ソフトマックス関数(Softmax function)」について説明。複数の入力値(=ベクトルの各成分)をそれぞれ「0.0」~「1.0」の確率値に変換し、複数の出力値(=ベクトルの各成分)の合計が常に「1.0」(=100%)になる関数を指す。ニューラルネットワークの出力層での活性化関数として、特に多クラス分類問題で使用される。 連載目次 用語解説 AI/機械学習のニューラルネットワークなどにおけるソフトマックス関数(Softmax function、もしくは正規化指数関数: Normalized exponential function)とは、入力データ(=ベクトル)内の複数の値(=ベクトルの各成分)を0.0~1.0の範囲の確率値に変換する関数である。この関数によって出力される複数の
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