여러 클래스로 분류할 때, 아웃풋 노드에서 사용하는 액티베이션 함수 softmax

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, 'relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, 'softmax'))
model.compile('adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
model.fit(training_images, training_labels, epochs = 5)

Softmax(소프트맥스)는 입력받은 값을 출력으로 0~1사이의 값으로 모두 정규화하며 출력 값들의 총합은 항상 1이 되는 특성을 가진 함수이다. 출력값은 각 레이블의 확률이 된다.