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[ Torch : 09 ] 활성화함수 : Sigmoid/ ReLU , Optimizer

boostcourse 의 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 더보기 https://www.boostcourse.org/opencourse 1. 활성화 함수란? : 입력된 데이터의 가중 합을 출력 신호로 변환하는 함수이다. Linear 한 layer를 쌓으면, linear한 연산만 가능한데, 활성화 함수를 통해 비선형 특성을 가할 수 있게 된다. 1. Sigmoid 1 ) Sigmoid 란? 시그모이드 함수의 반환값(y축)은 흔히 0에서 1까지의 범위를 가진다. 또는 -1부터 1까지의 범위를 가지기도 한다. sigmoid가 이진 분류에서 사용될 경우, 0 ~ 1 사이의 실수 값을 출력값으로 가진다. 따라서, 0.5를 기준으로 첫 번째 class와 두 번째 class를 나눈다. ..
DATA ANALYSIS/ML & DL 2022. 1. 6. 13:28
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