딥러닝 기초

Neural Net

Neuron

• 뉴런은 입력, 가중치, 활성화함수, 출력으로 구성
• 뉴런에서 학습할 때 변하는 것은 가중치. 처음에는 초기화를 통해 랜덤값을 넣고, 학습과정에서 일정한 값으로 수렴

layer & net

deep learning

• 모델 선택, 모델의 각 activation function 선택, 전체 layer 에러를 잡는 loss function or cost function가 최소화할 수 있도록 하는 optimizer 선택, 학습을 몇 번 할 것인지 결정하는 절차가 중요
  

Reference
1) 제로베이스 데이터스쿨 강의자료