深層学習のsoftmax関数の使い方

Question

現在、深層学習の勉強をしている学生です。
softmax関数について、質問があります。
今は、ラズパイのカメラから画像を取得して障害物である確率をsoftmax関数で返しているのですがこれが複数になった場合はどうなるのでしょうか？
例えば、犬、猫、サル、雉という四つの分類があったとして、それぞれの確立を取得したい場合、softmax関数で取得することはできますでしょうか？
できる場合は、list等で返ってくるのでしょうか？

環境
・windows10
・jetbot(jetson nanoを使ったもの)

Comments

[jckkvs]

検討しているコードがあれば回答しやすくなります。
現状あなたの想定がよくわかりません。

[konnitiha2]

返信ありがとうございます。オージス総研があげている障害物回避プログラムを動かしておりそのプログラムを改変しようとしているところです。そのリポジトリを下記に貼っておきました。
各ファイルはdata_collectionが画像の収集、train_modelがその画像からモデルの作成をし、train_modelが実際に動かすというものになっています。
私が今回質問しているのがlive_demoの下から五つ目のセルの内のsoftmax関数です。
https://github.com/ogis-yamagishi/jetbot/tree/relearn/notebooks/collision_avoidance

[jckkvs]

import torch.nn.functional as F
F.softmax(y, dim=1)

とありますので、該当の
https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#softmax
https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/functional.html#softmax
を読んでみて分からなければ再度質問してください。

Answer 1

出力層を調節することで解決できました。

Answer 2

出力層の設計によります。

犬、猫、サル、雉という四つの分類があったとして、それぞれの確率を取得したい場合

この場合は、出力層のユニット数を4つにします。各ユニットの最大値を持つインデックスを分類先と判断します

どのクラスの値か→[犬,猫,サル,雉]
出力層の出力→[0.78,0.2,0.01,0.01]

この場合は、犬の確率が最も大きく78%の確率で犬であると判断できます

softmaxについては下記参照
https://blog.apar.jp/deep-learning/12249/#toc8