Softmax: 영원히? 로그 조화 함수에 대한 심층 탐구

10년 전, NLP 강의 중에 학생으로부터 Softmax의 대안에 대한 질문을 받았습니다. 최근 논문에서 로그 조화 함수가 Softmax의 대안으로 제시되었고, 이는 더욱 심층적인 조사로 이어졌습니다. 저자는 Softmax와 로그 조화 함수의 편미분을 분석하여 Softmax의 기울기는 다루기 쉽고 해석하기 쉬운 반면, 로그 조화 함수의 기울기는 원점 근처에서 특이점을 보이며 학습이 어려워질 수 있음을 밝혔습니다. 강력한 최적화 알고리즘을 통해 이러한 문제를 극복할 가능성이 있지만, 저자는 로그 조화 함수 접근 방식은 추가적인 연구와 개선의 여지가 있다고 결론짓습니다.