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ソフトマックス関数（Softmax Function）
ソフトマックス関数（Softmax Function）とは、複数の数値を入力として受け取り、それらを合計が1になるような確率に変換する関数です。主にマルチクラス分類（1つだけラベルを選ぶ分類）の出力層で使われます。
例えば、ある画像が「猫」「犬」「鳥」のどれかだとすると、ソフトマックス関数は次のような出力を返します：
-
猫：0.7（70%の確率）
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犬：0.2（20%の確率）
-
鳥：0.1（10%の確率）
このように、すべての出力の合計が1（＝100%）になるのが特徴で、最も高い確率のものを「モデルの予測」として使います。
ソフトマックス関数（Softmax Function）関連用語
ソフトマックス関数（Softmax Function）に関連する単語は以下の通りです。
- 活性化関数（Activation Function）
- ロジスティック回帰（Logistic Regression）
ソフトマックス関数（Softmax Function）やさしい解説
ソフトマックス関数は、コンピュータが「いろんな候補の中から、どれが正解っぽいか」を決めるときに使うしくみです。
例えば、あなたが写真を見て「これは猫かな？犬かな？それとも鳥？」と考えるとします。
ソフトマックス関数は、それぞれの可能性に点数をつけて、全部の点数の合計が100点になるように調整してくれるんです。
結果はこんな感じになります。
- 猫 → 70点（＝70%）
- 犬 → 20点（＝20%）
- 鳥 → 10点（＝10%）
この中で一番高い点数の「猫」が選ばれ、「この写真は猫だ」と判断されます。
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