Python에서 Softmax 회귀 함수 구현 방법

분류 결과를 정규화하기 위해 Softmax 회귀 함수가 사용됩니다. 하지만 일반적인 정규화 방법과는 비율에 따라 다릅니다. 로그 변환을 통해 정규화하므로 정규화 과정에서 값이 클수록 더 많은 이득을 얻습니다.

소프트맥스 수식

소프트맥스 구현 방법 1

import numpy as np
def softmax(x):
 """Compute softmax values for each sets of scores in x."""
 pass # TODO: Compute and return softmax(x)
 x = np.array(x)
 x = np.exp(x)
 x.astype('float32')
 if x.ndim == 1:
  sumcol = sum(x)
  for i in range(x.size):
   x[i] = x[i]/float(sumcol)
 if x.ndim > 1:
  sumcol = x.sum(axis = 0)
  for row in x:
   for i in range(row.size):
    row[i] = row[i]/float(sumcol[i])
 return x
#测试结果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)

계산 결과는 ：

[ 0.8360188 0.11314284 0.05083836]

Softmax 구현 방법 2

import numpy as np
def softmax(x):
 return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0)
 
#测试结果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)

위의 Python에서의 Softmax 회귀 함수 구현 방법(권장)은 다음과 같습니다. 편집자님께서 제가 모든 내용을 드렸으니 참고가 되셨으면 좋겠습니다. 그리고 PHP 중국어 웹사이트를 응원해 주시길 바랍니다.

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