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인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명2025.01.191. 역전파와 순전파 역전파와 순전파는 딥러닝, 머신러닝 등에서 학습하는 방법을 의미한다. 인공지능 모델은 필연적으로 학습을 진행하게 되는데, 이때 학습의 방향이 앞에서 뒤로 순차적으로 진행되는 학습을 순전파, 뒤에서 앞으로 학습이 진행되는 것을 역전파라고 한다. 2. 손실함수의 특성 손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 함수로써 여겨진다. 학습을 기반으로 나온 데이터와 실제데이터 간의 오차를 직접적으로 계산하여 인공지능 모델의 최적화를 위한 가장 중요한 지표로써 간주한다. 3. 옵티...2025.01.19
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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법2025.01.241. 손실함수 신경망의 성능을 개선하기 위한 방법 중 하나로 손실함수에 대해 다루었습니다. 연속형 모델의 경우 평균 제곱 오차법(MSE)을, 이산형 모델의 경우 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실을 사용하는 것이 적합하다고 설명하고 있습니다. Pytorch에서는 nn.MSELoss()와 nn.BCELoss()를 사용할 수 있습니다. 2. 활성화 함수 신경망 훈련 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 다양한 활성화 함수에 대해 설명하고 있습니다. 전통적인 시그모이드 함수의 문제점을 지적하고, ReLU와 Leaky ReLU 함수를 소개하...2025.01.24