[머신러닝] #8 딥러닝 [머신러닝] #8 딥러닝 "Deep Learning from Scratch” 책을 보고 제가 필요한 내용만 정리한 내용입니다.자세한 내용은 책을 구매해서 보세요~ -딥러닝은 층을 깊게 한 심층 신경망이다.심층 신경망은 지금까지 설명한 신경망을 바탕으로 뒷단에 층을 추가하기만 하면 만들 수 있지만, 커다란 문제가 몇 개 있다. 8.1. 더 깊게 8.1.1. 더 깊은 신경망으로 -심층 신경망을 학습시키는 데는 시간이 오래 걸린다.그러나 정확도는 올라간다. 8.1.2. 정확도를 더 높이려면 -MNIST 데이터셋에 대해서는 층을 아주 깊게 하지 않고도 최고 수준의 결과나 나온다.이는 손글씨 숫자라는 문제가 비교적 단순해서 신경망의 표현력을 극한까지 높일 필요가 없기 때문이라고 생각된다.그래서 층을 깊게 해도 혜.. 2018. 7. 10. [머신러닝] #6 학습 관련 기술들 [머신러닝] #6 학습 관련 기술들 "Deep Learning from Scratch” 책을 보고 제가 필요한 내용만 정리한 내용입니다.자세한 내용은 책을 구매해서 보세요~ 6.1. 매개변수 갱신 -신경망 학습의 목적은 손실 함수의 값을 가능한 한 낮추는 매개변수를 찾는 것이다.이는 곧 매개변수의 최적값을 찾는 문제이며, 이러한 문제를 푸는 것을 최적화(optimization)라 한다.안타깝게도 신경망 최적화를 굉장히 어렵다. 매개변수 공간은 매우 넓고 복잡해서 최적의 솔루션은 쉽게 못 찾기 때문이다. 우리는 지금까지 최적의 매개변수를 찾는 단서로 매개변수의 기울기(미분)을 시용했다.매개변수의 기울기를 구해, 기울어진 방향으로 매개변수 값을 갱신하는 일을 몇 번 반복해서 점점 최적의 값에 다가갔다.이것이.. 2018. 7. 8. 반응형 이전 1 다음
