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하마가 분석하마

10. Training Neural Network

Michigan University의 'Deep Learning for Computer Vision' 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Training Neural Network neural networks를 학습시키기 위해, 학습 이전에 필요한 설정들, 그리고 트레이닝을 진행하는 동안 필요한 것들에 대해 알아봄 Activation Function 활성화 함수 각각에 대해서 어떤 특징과 장단점이 있는지 하나씩 살펴보겠다. 1. Sigmoid 전통적으로 사용해온 활성함수이다. Sigmoid 함수는 로지스틱 회귀분석으로부터 왔고, 확률적인 해석이 가능하다. 따라서 확률과 비슷하게 [0,1] 값을 갖는다. 예를 들어, σ(x)=0.8 이면, 다음 레이어의 특정 노드를 활성화시킬 확률이 0.8이라고 해석할 수 있..
Deep learning/Michigan university deep learning 2022. 2. 7. 11:49
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