Necesito aplicar la función de activación Softmax al Perceptrón multicapa en scikit. La documentación de scikit sobre el tema de los modelos de red neuronal (supervisada) dice que "MLPClassifier admite la clasificación de varias clases mediante la aplicación de Softmax como la función de salida". La pregunta es cómo aplicar la función?
En el fragmento de código a continuación, cuando agrego Softmax bajo el parámetro de activación, no acepta.
MLPClassifier(activation='Softmax', alpha=1e-05, batch_size='auto',
beta_1=0.9, beta_2=0.999, early_stopping=False,
epsilon=1e-08, hidden_layer_sizes=(15,), learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=1, shuffle=True,
solver='lbfgs', tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=False,
warm_start=False)
El código de error es:
ValueError: la activación 'Softmax' no es compatible. Las activaciones admitidas son ('identidad', 'logística', 'tanh', 'relu').
¿Hay alguna manera de aplicar la función de activación Softmax para la clasificación de varias clases en scikit-learn?