def softmax(a):
... c = np.max(a)
... exp_a = np.exp(a-c)
... sum_exp_a = np.sum(exp_a)
... y = exp_a / sum_exp_a
... return y
...
a = np.array([0.3,2.9,4.0])
y = softmax(a)
print(y)
[ 0.01821127 0.24519181 0.73659691]
np.sum(y)
1.0
これで出力が1になるのはわかるんですが、
a = np.array([3.3,9.9,9.0,2.1,3.4])
y = softmax(a)
print(y)
[ 9.64907328e-04 7.09298735e-01 2.88379345e-01 2.90624502e-04
1.06638752e-03]
np.sum(y)
1.0
このように数字を増やした場合も1になります、どう計算しても1になるとは思えないのですが、、
入力層の数字の数は決まりがあるんですか?
a = np.array([0.3,2.9,4.0,1.2,6.1])
y = softmax(a)
print(y)
[ 0.00257951 0.03472988 0.10433431 0.00634458 0.85201172]
np.sum(y)
1.0
この場合はしっかり1になります。違いはなんですか??
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2017/06/16 23:13