빅데이터 분석기사 필기 오답노트 - 딥러닝에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

딥러닝에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? Q. 딥러닝에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? ① Dropout은 과적합을 방지하기 위한 방법으로 데이터 학습과정에서 유닛의 일부를 랜덤하게 누락한다. ②딥러닝은 인공신경망을 사용하므로 각 hidden layer의 가중치를 통해 모형의 결과를 해석하기 쉽다. ③딥러닝 분석 수행시 주로 sigmoid function을 Activation으로 사용한다. ④ 최적의 학습 결과를 찾기 위해 역방향으로 오차를 전파하면서 각 layer의 가중치를 갱신하는 오류역전파 알고리즘을 사용한다. A. 정답 및 해설 * 추가 설명 Dropout : 신경망모델에서 은닉층의 뉴련을 임의로 삭제하면서 학습하는 방법으로 적은 뉴런만으로 훈련한 뒤 테스트 시에 전체 뉴런을 사용하면 정답을 보다 잘 찾을 수 있게된다. 오차역전파 : 가중치 매개변수 기울기를 미분을 통해 진행하는 것은 시간 소모가 크므로 오차를 출력층에서 입력층으로 전달, 연쇄법칙을 활용한 역전파를 통...

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