핵심 요약 3줄비선형성 부여: 활성화 함수는 단순 선형 결합에 비선형성을 추가하여 모델이 복잡한 데이터 패턴을 학습하게 합니다.학습 방향 제시: 손실 함수는 예측과 실제의 오차를 수치화하여 모델이 최적의 가중치를 찾아가는 나침반 역할을 합니다.하드웨어 최적화: 리소스가 제한된 환경에서는 연산 복잡도가 낮은 ReLU 계열과 모델 목적에 맞는 손실 함수 조합이 필수적입니다.1. 활성화 함수(Activation Function): 비선형성의 마법활성화 함수는 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수로, 모델에 비선형성(Non-linearity)을 부여합니다.1.1 주요 활성화 함수 특성 비교함수명수식주요 특징추천 환경Sigmoid$1 / (1 + e^{-x})$0~1 사이 출력, 확률 표현에 적합이진 분..
