일단 신경망 기준으로
로지스틱 회귀 써서 이진 분류 할 때는
0 아님 1 이렇게 나뉘는 decision boundary가 존재했는데
마지막에 출력층에서 소프트맥스 함수 써서 멀티클래스 분류로 해버리면
이때는 결과 벡터를 확률로 해석하는거니까
decision boundary같은 게 있을수가 없죠??
제가 이해한 게 맞다면, 그럼 이 때는 이 경계를 시각적으로 나타낼 수 없나요?
예를 들어 입력 피쳐가 2개라서 x1 x2 값에 따라 데이터의 분류값이 보이는 그래프를 그린다 하면
이 2차원 그래프에 시각적으로 decision boundary나 그런 비슷한 걸 나타낼 수 있나요??
아님 확률로 해석하는거니까 뭔가 색이 있는 그라데이션 형태로 표현되나요?
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오 이거 들었던 얘기같은데 신경망에선 그 decision boundary 식을 해석학적으로 구할 수가 없어서 격자 그린다음 격자점의 예측값들 다 구해서 경계를 기하학적으로 그리는 방법밖에 없다고 맞나요
n중분류도 그런식으로 할수밖에 없는건가
딥러닝 라이브러리들 쓰면 n중 분류에서도 그 경계가 되는 선들이 다 plot 가능한가요??