반응형 학습데이터1 딥러닝의 작동 방식: 인공 신경망 학습 과정 및 성능 평가 전략 안녕하세요. 오구동입니다. 오늘은 딥러닝의 작동 방식인 인공 신경망 학습과정과 그 성능 평가 전략에 대해 알아보려고 해요. 저번 시간에 이어 드넓은 딥러닝의 세계로 같이 들어가 보자고요! 인공 신경망 학습 과정 살펴보기 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하기 위해 학습 과정을 거칩니다. 이 과정은 데이터의 전처리, 모델의 구축, 손실 함수 최소화를 위한 가중치와 편향 조정 등으로 이루어집니다. 1. 데이터 전처리 학습에 사용되는 데이터는 일반적으로 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정은 데이터의 크기를 조정하거나 정규화하는 등의 작업을 포함합니다. 데이터 전처리는 모델의 학습 성능에 영향을 미치므로 신경 써야 할 부분입니다. 2. 모델 구축 인공 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며.. 2024. 2. 2. 이전 1 다음 반응형