딥러닝에서 다른 확률계산 안쓰고 소프트맥스 쓰는 이유가 뭐임???

[ㅇ(121.174)]

짤에서 보다시피

숫자끼리의 관계가 비슷한 수준 같은데도

숫자가 전체적으로 크면 확률 차이가 확 나고,

숫자가 전체적으로 작으면 거의 같은 확률 취급임.

산술평균대신 소프트맥스 써야하는 당위성이 있나여??

혹은 기하평균이나 조화평균 같은거 안쓰는 이유는??

-----------------------------------------------

아, 내가 왜 저걸 산술평균이라고 이름 붙였는지는 모르겠지만,

다시보니 산술평균이 아님.

왠지 모르게 산술평균 느낌이 나서 나도 모르게 그렇게 불러버렸음.

평균같은게 아니라,

소프트맥스 식에서 그냥 exp 뺀거임.

즉,

= x / sum(x전체)

이런식

근데 저걸 뭐라고 불러야되지???