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1. Soft_cross_entropy_with_logics 들어가기 앞서, 기본적인것들 재복습 자 이제, Animal Classfication(with softmax_cross_entropy_with_logics 을 사용하여 예제를 확인해볼 이다. Y의 값을 보았을때, 0~6범위를 나타내고 있으며, Y축을 나타내는값은 1개인것을 알 수 있다. 우리는 이제 placeholder를 사용하여서 shape 값을 정의할 것인데, 현재 y의 값을 나타내는것은 1개 이고, N개의 필드가 들어올 수 있음을 시사한다. 이것을 표현하면 tf.placeholder(tf.int32,[None,1])로 나타낼 수 있다. 이제 우리는 이것들의 데이터들을 one_hot을 사용하여 분류를 하게될 것이다. 근데 이때, one_hot..

1. Softmax function XW 의 식을 tf.matmul(X,W)+b 의 식으로 간단하게 Tensorflow로 나타낼 수 있고 , Softmax를 구하기 위해서는 tf.nn.softmax(tf.matmul(X,W)+b)로 나타낼 수 있다. 2. Cost FunctionCost값을 구할때는 reduce_mean을 사용하여 평균값을 구한후, 위의 식대로 간단하게 표현이 가능하다. 이렇게 구한 cost값을 사용하여 경사의 Minimize값을 구하게 될것인데, 이때 GradientDescentOptimizer를 사용하여 최소값을 구하게 될 수 있다. 여기서 Step의 하나하나의 a 값은 변동값을 업데이트를 하기위함이다. 3. 실습하기Data value is onehot expression. 설명 : ..