신경망 학습 진행 과정 1. 데이터가 입력되면 신경망 각 층에서 가중치 및 활성화 함수 연산을 반복적으로 수행 2. 1의 과정을 모든 층에서 반복한 후에 출력층에서 계산된 값을 출력 3. 손실 함수를 사용하여 예측값(Prediction)과 실제값(Target)의 차이 계산 4. 경사하강법과 역전파를 통해서 각 가중치를 갱신 5. 학습 중지 기준을 만족할 때까지 1~4의 과정을 반복 1 ~ 4 과정을 Iteration(이터레이션) 이라고 하며 매 Iteration 마다 가중치가 갱신 순전파, 손실 계산, 역전파로 나누어짐 - 순전파: 예측하기 - 손실 함수: 실제 값과의 차이 계산 - 역전파: 가중치 수정 순전파(Forward Propagation) 입력층에서 입력된 신호가 은닉층의 연산을 거쳐 출력층에서..
