0부터 9까지의 손글씨 숫자를 판정하는 모델에서 숫자의 오름차순 기준으… | [7급 국가직 인공지능] 24년 1회차 기출문제 상세 페이지

0부터 9까지의 손글씨 숫자를 판정하는 모델에서 숫자의 오름차순 기준으로 판정된 결과 벡터 $y_1$, $y_2$, $y_3$를 원－핫 인코딩(one-hot encoding)으로 표현할 때, 각 벡터를 나타내는 대푯값을 바르게 연결한 것은? (단, 출력층의 활성화 함수로 softmax를 사용한다)
$y_1=[0,\ 0,\ 0.05,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0.9,\ 0,\ 0.05,\ 0]$
$y_2=[0,\ 0.1,\ 0,\ 0.7,\ 0,\ 0.15,\ 0,\ 0,\ 0,\ 0.05]$
$y_3=[0.05,\ 0,\ 0,\ 0.4,\ 0,\ 0.2,\ 0.15,\ 0.05,\ 0.15,\ 0]$

$y_1$: 2, $y_2$: 2, $y_3$: 2

$y_1$: 3, $y_2$: 7, $y_3$: 7

$y_1$: 6, $y_2$: 3, $y_3$: 3

$y_1$: 7, $y_2$: 4, $y_3$: 4

대푯값은 $y_1$: 6, $y_2$: 3, $y_3$: 3이다.
softmax 출력에서는 확률이 가장 큰 위치를 1, 나머지를 0으로 바꾸어 원-핫으로 표현한다. 인덱스는 숫자 0부터 시작한다.
$y_1$: 최댓값 0.9의 인덱스가 6이므로 숫자 6이다.
$y_2$: 최댓값 0.7의 인덱스가 3이므로 숫자 3이다.
$y_3$: 최댓값 0.4의 인덱스가 3이므로 숫자 3이다.
인덱스를 1부터 세면 각각 7, 4, 4로 잘못 읽게 된다.