Story of CowHacker

머신러닝은 분류와 회귀로 나뉜다. 분류 : 데이터가 어느 클래스에 속하는지를 뜻한다. ex) 사진 속 사람의 성별을 분류하는 작업이 있다. 회귀 : 입력 데이터에서 수치를 예측하는 것을 뜻한다. ex) 사진 속 사람의 몸무게가 대략 몇 kg 할 것이다와 같이 예측에 해당한다. 여기에서 어느 문제를 쓸 것인지에 따라 신경망의 출력층에서 사용하는 활성화 함수가 달라진다. 분류를 사용 시 소프트맥스 함수, 회귀를 사용 시 항등 함수를 사용한다. 소프트맥스 함수 식 그림1은 소프트맥스 함수를 식으로 나타낸 것이다. exp ( x )는 e^x을 뜻하는 지수 함수다 ( e는 자연상수 ). n은 출력층의 뉴런 수다. yk는 그중 k번째 출력임을 뜻한다. 소프트맥스 함수의 분자는 입력 신호 ak의 지수 함수, 분모는 ..