argmax

softmax활성화 함수를 사용하면 다중 분류된 값에 대한 각각의 확률로 표현되어 나오기 때문에(확률분포)  argmax를 사용하여 가장 확률값이 큰 범주를 선택하도록 함.  범주 0,1.2로 예측한 확률이 각각 0.2, 0.3, 0.5 이면 2로 예측한 것으로 출력.  

# np.argmax()에 대한 내용 요약
a = np.array([[1,2,3],[3,1,2]])
print(a)
print('axis=0')
print(np.argmax(a, axis=0)) # axis=0 : 열별로 둘 중에 큰 숫자의 행번호 인덱스 반환
print('-' * 10)
print('axis=1')
print(np.argmax(a, axis=1))# axis=1 : 행별로 셋 중에 큰 숫자의 열번호 인덱스 반환
print('-' * 10)
print('axis를 주지 않았을 때')
print(np.argmax(a)) # axis가 없다면? 위 예제에서는 6개 이므로 0~5까지 인덱스를 매김,
                    # 0 1 2
                    # 3 4 5
                    # 위와 같은 형태로 인덱스를 매김. 그리고 가장 큰 수의 인덱스 반환.
                    # 이 때 만약 최대값이 여러개라면 가장 먼저 나오는 인덱스번호 출력.
---결과---
#[[1 2 3]
 #[3 1 2]]
#axis=0
#[1 0 0]
#----------
#axis=1
#[2 0]
#----------
#axis를 주지 않았을 때
#2