ソフトマックス関数が作られた経緯

2024年6月8日

ソフトマックス関数は、多クラス分類問題における確率的な出力を得るために生まれました。以下に、ソフトマックス関数が作られた経緯を要約します。

1. 多クラス分類問題への適用:
   ソフトマックス関数は、多クラス分類問題において、モデルの出力を確率分布に変換するために導入されました。多クラス分類問題では、各クラスに対する確率を得る必要がありますが、通常の出力層では単にクラスごとのスコアが得られるだけで、これを確率に変換する必要がありました。

2. 確率的な出力の要求:
   多クラス分類問題では、各クラスの出力を確率として解釈することが望ましいです。これは、分類の不確実性を示し、モデルの信頼性を評価するために役立ちます。しかし、通常の出力層から得られるスコアは、確率的な意味を持たないことがあります。

3. ソフトマックス関数の提案:
   ソフトマックス関数は、多クラス分類問題において、モデルの出力を確率分布に変換するための解決策として提案されました。ソフトマックス関数は、各クラスのスコアを非負の値に変換し、全てのクラスに対する合計が1になるように正規化します。これにより、各クラスに属する確率を得ることができます。

4. 確率的な勾配降下法の導入:
   ソフトマックス関数の導入により、確率的な勾配降下法などの最適化アルゴリズムが多クラス分類問題に適用されるようになりました。これにより、モデルの学習が容易になり、より高い性能が得られるようになりました。

ソフトマックス関数は、多クラス分類問題における確率的な出力の要求に応えるために提案され、広く使用されています。その確率的な性質は、モデルの解釈性や性能評価に重要な役割を果たしています。