부스트캠프 AI Tech 2기/Precourse
딥러닝 학습방법
Softmax 모델의 출력을 확률로 해석할 수 있게 변환(확률 벡터로 변환 주어진 데이터가 어떤 클래스에 어느정도의 확률로 속하는지 알 수 있음 학습에만 필요하고 추론할 때는 one-hot-vector를 사용 선형모델에 사용 출력물의 모든 값을 고려 Activation function (활성함수) 해당 주소에 해당하는 값만 갖고 계산 vector가 아닌 실수값만 input으로 받음 이 활성함수를 이용해서 선형으로 나온 출력물을 비선형으로 출력할 수 있고 이때의 비선형 출력물을 잠재벡터(히든벡터)라고 부르기도하고 뉴런이라고 부름 실수값을 입력으로 받고 실수값을 return함 활성함수를 사용하지 않으면 딥러닝은 선형모형과 차이가 없음 최근 ReLU를 사용 (이미지 출처: boostcamp ai precour..
