[모두를 위한 딥러닝] 다중 분류, 소프트맥스 회귀

다중 분류 지난 포스팅에서는 0 / 1로 이루어진 데이터를 학습하고 결과를 도출(분류)하는 로지스틱 회귀에 대해서 다뤄보았다. 하지만 우리가 사는 세상은 두 가지 항목만 가지고 분류할 수 없는 것들이 너무나도 많다. 그렇다면 데이터를 여러가지로 구분해내는 다중분류(Multinomial Classification)는 어떻게 구현해낼 수 있을까? 왼쪽 데이터를 보고 세 개를 나누는 것은 사람에게는 일도 아니지만, 컴퓨터는 직관적이지 못하다. 먼저 배운 로지스틱 분류를 활용해보자. 이 문제를 A(빨간색)인 것과 아닌것, B(초록색)인 것과 아닌것, C(파란색)인 것과 아닌 것을 구분하는 세개의 작은 문제로 쪼개는 것이다. import tensorflow as tf tf.set_random_seed(777) x..

2020.08.03