06-2. Softmax Classification LAB(1)

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트는 텐서플로우에서 Softmax Classification의 Hypothesis와 Cross-entropy, 그리고 Gradient descent를 구현해보고, Epoch에 따른 cost의 변화를 살펴보겠습니다. 전체적으로는 저번 포스트의 Logistic Regression의 코드와 유사하지만, 이번 포스트에서 주목할 점은 tf.argmax()를 통해 One-hot encoding을 구현하는 코드입니다. 사실 코드 1.1은 Logistic Regression LAB을 조금만 수정한 코드입니다. Logist..

2020.04.21