밑바닥부터 시작하는 딥러닝 4장 정리
4.1 신경망 학습 방법 4.2 손실 함수 4.3 수치 미분 방식 4.4 기울기 (Gradient) 4.5 학습 알고리즘 구현 4.1 신경망 학습 방법 임의의 입력값 x1 = 0.6, x2 = 0.9라고 가정했을 때, 출력값 y1 = 0.33, y2 = 0.67이 나왔다고 가정하자. 이 때, -tlny 라는 손실함수에다가 y값들을 넣을건데, t = [0, 1]이라면, 손실함수의 값으로는 -ln(0.67)이 나온다 만약 y2 = 0.99라면, -ln(0.99) = 0과 비슷해질것 만약 위 그림의 신경망 구조일 경우 W1은 2x3 형태의 행렬일 것. 이 때, 각 가중치 원소에 대해 미소값만큼 변화줄때, 손실함수의 값의 변화량을 알면 가중치 수정방향을 알 수 있을것 4.2 손실함..
