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손실 함수와 비용 함수의 차이 및 활용딥러닝 모델을 학습할 때 가장 중요한 요소 중 하나가 손실 함수(Loss Function)와 비용 함수(Cost Function)입니다. 이 두 개념은 종종 혼용되어 사용되지만, 엄밀히 보면 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 손실 함수와 비용 함수의 차이점, 각각의 역할, 그리고 다양한 손실 함수의 활용 방법을 자세히 알아보겠습니다.1. 손실 함수(Loss Function)란?손실 함수(Loss Function)는 단일 데이터 샘플(혹은 한 배치)에 대한 오차를 계산하는 함수입니다. 즉, 하나의 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 측정하는 데 사용됩니다. 손실 함수의 결과는 개별 데이터 샘플마다 다를 수 있으며, 딥러닝 모델은 손실 값을 최소화하도록 학습됩니다.대표적..

활성화 함수란? (ReLU, Sigmoid, Tanh 등)1. 활성화 함수의 개념활성화 함수(Activation Function)는 인공신경망에서 뉴런의 출력값을 결정하는 중요한 요소입니다. 신경망에서 입력을 받은 뉴런은 가중치와 편향을 적용한 후, 활성화 함수를 거쳐 최종 출력을 내보냅니다. 이 함수는 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 돕습니다.활성화 함수가 없다면 신경망의 각 층은 단순한 선형 변환만 수행하게 되고, 깊이가 아무리 깊어도 하나의 선형 모델과 동일한 표현력을 가지게 됩니다. 따라서 활성화 함수는 신경망이 비선형 문제를 해결할 수 있도록 하는 핵심적인 역할을 합니다.2. 대표적인 활성화 함수2.1. 시그모이드(Sigmoid) 함수시그모이드 함수는 입력값을 0과 ..

뉴런과 퍼셉트론: 기초부터 이해하기1. 뉴런이란?1.1 생물학적 뉴런딥러닝의 기초가 되는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 개발되었습니다. 인간의 뇌에는 수십억 개의 뉴런(Neuron)이 존재하며, 뉴런들은 신호를 주고받으며 복잡한 연산을 수행합니다.뉴런은 크게 다음과 같은 요소로 구성됩니다.수상돌기(Dendrite): 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 역할을 합니다.신경세포체(Cell Body): 입력된 신호를 처리하고, 특정 조건을 만족하면 신호를 전달합니다.축삭(Axon): 신호를 다음 뉴런으로 전달하는 역할을 합니다.시냅스(Synapse): 뉴런 간 연결 부위로, 신호의 강도를 조절합니다.1.2 인공 뉴런인공 신경망에서는 생물학적 ..

인공신경망(ANN)의 개념과 역사1. 인공신경망(ANN)이란?인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받아 설계된 기계 학습 모델입니다. ANN은 여러 개의 노드(Node)로 구성되며, 각 노드는 뇌의 뉴런과 유사한 역할을 합니다. 이들 노드는 서로 연결된 가중치(Weights)와 활성화 함수(Activation Function)를 통해 신호를 전달하고 연산을 수행합니다.1.1 인공신경망의 기본 구조일반적인 인공신경망은 다음과 같은 계층(Layer)으로 구성됩니다:입력층(Input Layer): 입력 데이터를 받아들이는 층은닉층(Hidden Layer): 입력 데이터를 가중치와 활성화 함수를 통해 변환하는 층출력층(Output Layer): 최종 예..