機械学習に詳しくなりたいブログ機械学習に詳しくなりたいブログ機械学習や数学について勉強した内容を中心に書きます。記事は数学的に厳密でなかったり誤りを含んでいるかもしれません。ご指摘頂ければ幸いです。2018-09-29出力ユニット活性で微分(多クラス分類)ニューラルネットワーク前回の続き。なることを確認しました。(参考:出力ユニット活性で微分(回帰)、出力ユニット活性で微分(2クラス分類)今回は多クラス分類モデルの場合で計算してみます。考えるモデルは、下図になります。ソフトマックス関数です。(参考:ソフトマックス関数)このモデルの誤差を多クラスロジスティック回帰と同様に、交差エントロピー誤差で定義すればです。式(1)の変数の意味は多クラスロジスティック回帰と同じです。中で、いずれか1つのみで1となるから、となります。したがって、となります。回帰や2クラス分類の場合と同じ結果が得られました。1引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。