Pytorch nn.Module로 소프트맥스 회귀 모델 구현하기

드디어 진행하고 있던 공모전이 끝나서 파이토치 글을 다시 씁니다! ㅎㅎ 오늘은 pytorch의 nn.Module을 이용해서 소프트맥스 회귀 모델을 구현해보려고 합니다. 이전 시간에 다뤄보았던 로지스틱 회귀모델과 소프트맥스 회귀 모델의 차이점은 뭘까요? 로지스틱 회귀 모델은 이진 분류를 할 때 사용하는 모델이라면, 소프트맥스 회귀는 다중 분류를 할 때 사용하는 모델이라는 것입니다. binary class가 아닌 multi class 일 때 소프트맥스 회귀 모델을 사용하는 것이죠. 로지스틱 회귀 모델은 0.5를 기준으로 class 분류를 진행했다면, softmax 회귀 모델은 총 합이 1일때 가장 많은 확률을 가져간 class로 분류를 합니다. 아래 그림의 경우 class 2로 분류를 하게 됩니다. 그럼 본격적으로 nn.Module을 이용해서 모델을 구현해봅시다. ** 본 포스팅은 pc버전에 최적화되어 있습니다. 로지스틱 회귀 소프트맥스 회귀 파이토치 nn.Linear( ) / F.so...

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