問題 No.315
マルチクラス分類（3つ以上のクラスから1つを選ぶタスク）を行うニューラルネットワークの「最終出力層」において、ほぼ例外なく適用される活性化関数に関する記述である。各ニューロンの出力（スコア）に対して指数関数（エクスポネンシャル）を適用し、それらの「総和が完全に1（100パーセント）」になるように正規化することで、それぞれのクラスに該当する「確率分布」として解釈できるように変換する関数はどれか。
【正解の解説】
ソフトマックス関数
ソフトマックス関数は、複数の出力値に対して指数関数を適用し、それらの合計が1になるように正規化します。これにより、出力結果を「どのクラスに属するかの確率」として解釈できるようになります。
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【その他の選択肢の解説】
シグモイド関数
シグモイド関数は2クラス分類には使われますが、多クラス分類では合計確率を1にする制約を満たせません。
ReLU
ReLUは勾配消失を防ぐための活性化関数ですが、確率への変換機能はありません。
ELU
ELUは負の値を出力できる活性化関数ですが、主に隠れ層で学習速度を速めるために使用されます。