[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] #3 신경망 #2 [머신러닝] #3 신경망 #2 "Deep Learning from Scratch” 책을 보고 제가 필요한 내용만 정리한 내용입니다. 자세한 내용은 책을 구매해서 보세요~ 3.5. 출력층 설계하기 -신경망은 분류와 회귀 모두에 이용할 수 있다.어떤 문제냐에 따라 출력층에서 사용하는 활성화 함수가 달라진다.일반적으로 회귀에는 항등 함수를, 분류에는 소프트맥스 함수를 사용한다. -기계학습 문제는 분류(classification)과 회귀(regression)로 나뉜다.분류는 데이터가 어느 클래스(class)에 속하냐는 문제이다.사진 속 인물의 성별을 분류하는 문제가 여기에 속한다.한편 회귀는 입력 데이터에서 (연속적인) 수치를 예측하는 문제이다.사진 속 인물의 몸무게(57.4kg?)를 예측하는 문제가 회귀이다... 2018. 7. 4. 반응형 이전 1 다음
