코딩 개발일지

우리가 지금까지 배운 선형회귀와 논리회귀만으로는 결코 실무에서 쓸 수는 없는게 당연함. 선형회귀를 아무리 반복해봤자 비선형이 되는게 아니기때문에, 선형회귀 사이에 비선형의 무언가를 넣어야한다고 생각하게 된거다 !!! 딥러닝에서는 비선형 함수를 활성화 함수라고 한다. 딥러닝의 주요 개념과 기법 배치 사이즈와 에폭 활성화 함수 과적합과 과소적합 데이터 증강 드랍아웃 앙상블 학습률 조정 Deep Neural Networks 구성 방법 Input layer(입력층): 네트워크의 입력 부분. 우리가 학습시키고 싶은 x 값 Output layer(출력층): 네트워크의 출력 부분. 우리가 예측한 값, 즉 y 값 Hidden layers(은닉층): 입력층과 출력층을 제외한 중간층입니다. 여개로 구성되어있다. 각 lay..