3つ以上のクラスに分類する多クラス分類のニューラルネットワークで、出力層の活性化関数として一般的に用いられ、各出力を0から1の値に変換し、それらの総和が1になるようにする関数はどれか。
- 1ReLU関数
- 2恒等関数
- 3ソフトマックス関数
- 4tanh関数
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正解：3
ソフトマックス関数は各出力の指数をとり、その総和で割ることで、全出力を合計1の確率分布として扱えるようにします。そのため多クラス分類の出力層で使われ、誤差関数には交差エントロピー誤差を組み合わせるのが一般的です。恒等関数は主に回帰問題の出力層で、ReLU関数は主に隠れ層で使われます。tanh関数の出力は−1から1の範囲で、総和が1になる性質はありません。多クラス分類の出力層はソフトマックス関数、回帰は恒等関数と覚えておきましょう。
根拠：ソフトマックス関数と交差エントロピー誤差