딥러닝 모델의 구성 요소 먼저 앞에 배웠떤 이름을 정확하게 짚고 넘어가야할 것 같아 정리 겸 ?! 개요 글 입니다. 보라색 원형 그림이 Node/Unit이라고 부르고, 이것은 각 층을 구성하는 요소입니다. Node를 이어주는 선을 가중치라고 부르고, 이것은 노든 간의 연결 강도입니다. Layer는 점선 네모네모 인데 각 모델을 구성하는 층을 의미합니다. 입력층과 출력층을 제외하고는 Hidden Layer라고 불립니다. 관련 내용은 딥러닝 개론(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론) 글에 적어놓았으니 참고하시면 됩니다. 딥러닝 모델의 학습 방법 딥러닝 모델은 예측값과 실제값 간의 오차값을 최소화하기 위해 오차값을 최소화하는 모델의 인자를 찾는 알고리즘을 적용시키는 것입니다. Loss Function을 최소화하는 가중치..
