[미래연구소 14기]6주차

 

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미래연구소

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C2 W3 L8

1. 기존에 배운 regression, binary classification은 output layer node의 개수가 1개이다.

2. muliclass classification의 class의 개수는

$$class_num=C=n[L]=output_layer_node_num$$

 

Binary classification

$$W^{[L]}A^{[L-1]}+b^{[L]}=Z^{[L]}\rightarrow 6(Z^{[L]})=A^{[L]}\rightarrow 0 or 1$$

 

$$\begin{matrix}W^{[L]}A^{[L-1]}+b^{[L]}=Z^{[L]}\rightarrow &t=exp(A^{[L]})& \\ &a^{[L]}=\frac{t_i}{\Sigma t_i}&\rightarrow 0 or ... or C-1\end{matrix}$$

 

Binary와 Multiclass의 유사성

C2 W3 L9

 

 

C2 W1 L3

 

 

 

C2 W1 L4

 

 

C2 W1 L5

 

 

 

C2 W1 L6

 

 

C2 W1 L7

 

 

Regression

C=class의 개수

 

Softmax layer