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딥러닝의 구조 #3 [손실 함수]

본 게시물은 공부목적으로 작성되었으며, 딥러닝 파이토치 교과서 참고하였습니다. 딥러닝의 구조 및 정의 (복습) 입력층: 데이터를 받아드리는 충 은닉층: 모든 뉴런으로 부터 값을 받아 가중합을 계산하고, 이 값을 활성화 함수에 적용하여 출력층에 전달 출력층: 신경망의 최종 출력 값 가중치: 뉴런과 뉴런 간 연결 강도 Bias : 가중합에 더해 주는 상수; 하나의 뉴런에서 활성화 함수를 통해 최종적으로 출력되는 값 조정 가중합: 가중치와 신호의 곱을 합한 것 활성화 함수: 신호를 입력/처리하여 출력해 주는 함수 손실함수: 가중치 학습을 위해 함수의 결과와 실제 값 간의 오차 측정하는 함수 손실함수 신경망에서의 가장 큰 이점은 데이터에서 숨겨진 인사이트와 관계를 나타내는 것입니다. 이를 이루기 위해서, 신경망..
Deep Learning 이해 2023. 11. 20. 19:28
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