딥러닝 기초 - 순전파와 역전파

앞선 포스팅에선 모델을 학습 시키는 방법으로 미니 배치 확률적 경사 강하법(stochastic gradient descent) 최적화 알고리즘을 소개했습니다. 본 포스팅에서는 이러한 알고리즘으로 딥러닝 모델을 학습시킬 때 어떻게 가중치가 업데이트되는지 좀 더 자세하게 살펴보도록 하겠습니다. 먼저 입력에서부터 결과까지 정방향으로 연산을 수행하는 순전파(Forward Propagation)에 대해 알아보고 손실 함수를 통해 실제 정답과의 오차를 계산하여 가중치를 차례로 업데이트하는 역전파(Back Propagation)에 대해 알아보겠습니다. 순전파 딥러닝에서 순전파(forward propagation)는 Neural Network 모델의 입력층부터 출력층까지 순서대로 변수들을 계..........

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