one hot coding: 특정 부분에만 표기를 해주고 나머지는 0으로 표기
Softmax: 인물, 동물과 같이 이진분류보다 더 많이 분류할 때 많이 쓰임.
softmax 통하면 출력값이 확률로 변함. 전체 확률 값의 총합은 반드시 1이 되어야 함.
Gradient Function을 통해 cost값 update: cost값을 바탕으로 모델의 파라미터가 얼마나 변했는지 알려준다.
이때의 variables는 [W, b]값이다.
Train: 2000번 반복
Prediction: 학습이 끝난 후 가장 높은 확률값을 a로 설정한다. 이 과정은 argmax 함수를 통해 선정한다.
출력값을 확인해보면 제일 마지막 출력 값에 0번째에서 가장 높은 값이 출력되면서 정상 작동한 것을 나타낸다.
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