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[Tensorflow][기초] argmax , argmin함수 소개 및 실습
[Tensorflow][기초] argmax , argmin함수 소개 및 실습 원핫인코딩때문에 자주 사용하게 되는 argmax 함수...
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원핫인코딩때문에 자주 사용하게 되는 argmax 함수에 대해서 알아보자.
one-hot(원핫)인코딩이란? 단 하나의 값만 True이고 나머지는 모두 False인 인코딩을 말한다.
즉, 1개만 Hot(True)이고 나머지는 Cold(False)이다.
예를들면 [0, 0, 0, 0, 1]이다. 5번째(Zero-based 인덱스이므로 4)만 1이고 나머지는 0이다.
행렬을 자주 사용하는 연산에서는 4와 같은 스칼라값보다 [0, 0, 0, 0, 1]와 같은 행렬이 자주 사용된다.
가장 많이 사용하는 2가지 사례를 알아보자.
1) 원핫인코딩된 데이터중 가장 큰 값은 당연히 "1"일 것이고 해당 (Zero-based)인덱스를 리턴한다.
=> 5번째 값이 가장 큰 값 1이므로 4 출력
2) Softmax를 통해 나온 결과중 최대값의 인덱스를 얻고자 할 때 사용한다.
=> 3번째 값이 가장 큰 값 0.5이므로 2 출력
참고로 최대 값이 2개 이상인 경우 더 앞선 인덱스 값이 나온다.
=> 5가 최대 값이고 0, 1 모두 가능하지만 더 앞선 0이 나온다.
argmax와 유사하게 argmin이 존재한다. 최소값의 인덱스를 얻고자 할 때 사용한다.
=> 2번째 값이 가장 작은 값 0.1이므로 1 출력
[argmax 설명 링크]
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/argmax
[argmin 설명 링크]
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/argmin
이제 실습을 통해 조금 더 익혀보자.
끝.