반응형
softmax
여러 클래스로 분류할때,
아웃풋 레이어 노드의 숫자는 분류해야하는 숫자에 맞춰서 놓게되는데
softmax는 3개 이상의 분류문제 activation function으로 사용한다.
사용코드 예시
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add( tf.keras.layers.Flatten() )
model.add( tf.keras.layers.Dense( 128, 'relu'))
model.add( tf.keras.layers.Dense( 10, 'softmax'))
반응형
'Deep Learning > Tensorflow' 카테고리의 다른 글
| Tensorflow - softmax로 나온 결과를, 레이블 인코딩으로 바꾸는 방법 (0) | 2022.06.13 |
|---|---|
| Tensorflow - 분류의 문제에서 loss 셋팅하는 방법 (0) | 2022.06.13 |
| Tensorflow - Flatten Library (0) | 2022.06.13 |
| Tensorflow - EarlyStopping Library사용법 (0) | 2022.06.13 |
| Tensorflow - Validation data란 무엇이고, 코드에서 사용하는 방법 (0) | 2022.06.13 |
