가중치와 편향을 초기화 시킨 후 --> 인공 신경망은 입력에 대해서 순전파(forward propagation) 연산 진행 --> 순전파 연산을 통해 나온 예측값과 실제값의 오차를 손실 함수(loss function)을 통해 계산 --> 이 손실(loss)을 미분을 통해서 기울기(gradient)를 구하고 --> 이를 통해 역전파(back propagation)를 수행
인공 신경망의 학습은 오차를 최소화하는 가중치를 찾는 목적으로 순전파와 역전파를 반복하는 것을 말합니다.
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위 인공 신경망의 학습 과정은 다음과 같습니다.
가중치와 편향을 초기화 시킨 후 --> 인공 신경망은 입력에 대해서 순전파(forward propagation) 연산 진행 --> 순전파 연산을 통해 나온 예측값과 실제값의 오차를 손실 함수(loss function)을 통해 계산 --> 이 손실(loss)을 미분을 통해서 기울기(gradient)를 구하고 --> 이를 통해 역전파(back propagation)를 수행
인공 신경망의 학습은 오차를 최소화하는 가중치를 찾는 목적으로 순전파와 역전파를 반복하는 것을 말합니다.