Data Science/딥러닝1 [딥러닝] 3월 7일 토요일 1일차 목표: 역전파와 딥러닝의 개념 이해하기 용어) - 예측값 = 예상값 = 우리가 만든 모델에서 예상한 값 - 정답값 = 실제값 = 기존 데이터 - 비용함수 cost function en(w) : 예측값과 실제값의 오차를 측정하는 함수 - 파라미터 w(w1, w2, ... ,wn) : 학습도중 변하는 변수. cost func에서 곱하는 값이다. cost func에서 w로 미분해서 기울기를 구한후 cost func값을 줄여나가기 위해 w값을 조정한다. (선형모델에서는 w가 기울기를 뜻한다. 기울기를 조정해서 정답값과 예측값의 차이를 줄여나가는 것이 목표이다.) - 하이퍼파라미터 : 사용자가 임의로 정하는 input - 활성화 함수 activation function: 노드에 들어온 input을 activati.. 2020. 3. 10. 이전 1 다음