4. 分類のための線形ニューラルネットワーク（Softmax回帰）とは¶

分類のための線形ニューラルネットワークとは、入力データを複数のカテゴリに分類するための基本的な深層学習モデルであり、ソフトマックス回帰（Softmax Regression）などの手法を用いて、各クラスに属する確率を効率的に予測する。

ここまでで、仕組みのすべてを学んできたので、学んだスキルをより広い種類のタスクに適用する準備が整った。分類へと話を移しても、大部分の土台は同じままである。すなわち、データを読み込み、それをモデルに通し、出力を生成し、損失を計算し、重みに関する勾配を求め、モデルを更新する。ただし、ターゲットの正確な形式、出力層のパラメータ化、そして損失関数の選択は、分類の設定に合わせて調整される。