이와 같이 최종 결괏값을 정규화하는 데 사용하는 함수가 바로 소프트맥스 함수입니다. 이 소프트맥스 함수를 사용하면 남자와 여자의 값을 0.4, 0.6처럼 총합이 1이 되도록 바꾸어서 보여 줍니다. 이것은 남자일 확률이 40%고 여자일 확률이 60%라고 인공지능 모델이 판단했다는 의미입니다. 이렇게 보면 기준이 명확해서 판단하기 수월합니다.

인공 신경망의 출력층에 소프트맥스 함수를 사용하면 분류 문제를 해결할 수 있습니다. 남자인지 여자인지, 강아지인지 고양이인지, 특정 부위가 암인지 아닌지와 같이 말이죠. 하지만 이렇게 2개로만 분류할 수 있을까요? 물론 아닙니다.

출력층 개수에 따라서 분류 개수 또한 달라집니다. 출력층이 3개라면 3개로 분류할 수 있고, 10개라면 10개로 분류할 수 있죠. 0부터 9까지 숫자를 분류하는 인공 신경망 모델에서는 출력층이 몇 개일까요? 10개를 분류해야 하기 때문에 출력층 또한 10개가 되겠죠.