활성화 함수 선택 방법과 딥러닝 성능 최적화딥러닝 모델을 설계할 때 활성화 함수(Activation Function)의 선택은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 활성화 함수는 신경망의 각 뉴런이 출력할 값을 결정하는 비선형 함수로, 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 활성화 함수의 종류와 특성을 비교하고, 최적의 활성화 함수를 선택하는 방법을 설명하겠습니다.1. 활성화 함수의 역할활성화 함수는 입력 값을 특정 범위로 변환하는 역할을 합니다. 만약 활성화 함수가 없다면 신경망의 모든 층이 단순한 선형 변환만 수행하게 되어, 깊은 네트워크를 사용할 이유가 없어집니다. 비선형성을 추가함으로써 신경망은 더 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.2. 주요 활성화 함수와 특성 비교(1) 시그..
