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1[7급 국가직 인공지능] 25년 1회차

딥러닝 모델의 출력 노드가 3개(A, B, C)로 구성되어 있고, 각 출력 노드의 값이 A = 3.0, B = 2.0, C = 1.0이라고 하면 활성화 함수로 소프트맥스(softmax) 함수를 사용하였을 때 출력 노드 B를 변환한 근삿값은? (단, 자연 상수 e = 3.0으로 가정한다)

0.23

0.33

0.67

0.83

해설

출력 노드 B의 소프트맥스 값은 약 0.23이다.
소프트맥스는  $\sigma(z_B) = \dfrac{e^{z_B}}{e^{z_A} + e^{z_B} + e^{z_C}}$ 이다.
 $e = 3$ 을 대입하면  $e^{3} = 27,\ e^{2} = 9,\ e^{1} = 3$ 이다.
 $\sigma(z_B) = \dfrac{9}{27 + 9 + 3} = \dfrac{9}{39} \approx 0.23$ 
출력 전체의 합이 1이 되도록 지수값을 정규화하는 것이 핵심이다.

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