③ ディープラーニングの概要／ 12. 活性化関数

ソフトマックス関数とは

ソフトマックス関数とは、複数の出力を確率分布に変換し、合計を1にする関数です。多クラス分類の出力層で使用される点が押さえておきたいところです。

この用語はG検定シラバスの「12. 活性化関数」に含まれます。章全体の用語は用語解説③（全52語）にまとまっています。

複数の出力を「合計1の確率」に変換する関数。多クラス分類の出力層で使います。

何をしているのか

ネットワークの出力はそのままでは大小がバラバラな数値の並びです。ソフトマックス関数はこれをすべて正の値にし、合計が1になるように調整します。

結果として「クラスAである確率70%、Bである確率20%…」という形で解釈できるようになります。合計が1になるのがシグモイドとの決定的な違いです。

多クラス分類では、ソフトマックスで確率にしたうえで交差エントロピーを誤差関数として使うのが定石です。

この組み合わせが押さえておきたいため、セットで覚えておきましょう。

ソフトマックスの出力は合計1になりますが、それが「正しさの確からしさ」を正確に表しているとは限りません。

学習不足のモデルでも、どれかのクラスに高い値が出てしまうことがあります。「確率が高い＝正解である」とは言い切れない点は、AIを実務で使うときの注意点としても重要です。

用語	ポイント
ソフトマックス関数	複数出力を合計1の確率分布に。多クラス分類の出力層
シグモイド関数	1つの出力を0〜1に。二値分類の出力層