PyTorch lab-06_1_softsoftmax_classification 16번째 쉘 질문

[SONG-WONHO]

# Cost 계산 (1)
hypothesis = F.softmax(x_train.matmul(W) + b, dim=1) # or .mm or @
y_one_hot = torch.zeros_like(hypothesis)
y_one_hot.scatter_(1, y_train.unsqueeze(1), 1)
cost = (y_one_hot * -torch.log(F.softmax(hypothesis, dim=1))).sum(dim=1).mean()

# cost로 H(x) 개선
optimizer.zero_grad()
cost.backward()
optimizer.step()

# 100번마다 로그 출력
if epoch % 100 == 0:
    print('Epoch {:4d}/{} Cost: {:.6f}'.format(
        epoch, nb_epochs, cost.item()
    ))

위와 같이 16번째 쉘의 cost 함수를 계산하는 부분에 softmax가 2번 들어간 것으로 확인됩니다.
물론 2번 넣어도 계산이 잘 되겠지만, 의도하신건지 궁금합니다.

감사합니다.

[jkee58]

제 생각에는 오타같아 보입니다.

두번째 softmax() 를 빼고 계산하여도 같은 결과 값이 나옵니다.
이미 softmax()를 통해 0 ~1 사이의 분포로 바꾸었는데 그걸 다시 softmax() 해도 같은 값만 나옵니다.

그리고 슬라이드 설명에서는 cost = (y_one_hot * -torch.log(hypothesis)).sum(dim=1).mean()으로 적혀 있습니다.

해당 문서를 수정하는게 좋을 것 같네요.
@kh-kim