[ABC 220927] 신경망의 기본 개념

세번째 만나볼 내용?

• 텐서플로우를 사용해보고, 신경망의 기본 개념에 대해 알아보자
  • 경사하강법과 역전파는 신경망을 다루기 위한 필수 개념이므로 많은 글을 참고하여 정확히 이해해야 함
• 케라스의 개발 과정
  • 매우 간단하지만 강력한 결과를 얻을 수 있음
• 이 장에서 배울 내용
  • 케라스 개발 과정
    • 학습 데이터 정의 → 모델 구성(model, compile) → 학습(fit) → 평가(evaluate, predict)

신경망의 작동 원리

• 신경망은 가중치를 파라미터로 가진다
• 손실 함수가 신경망의 출력 품질을 측정함
• 신경망의 목표는 가중치의 정확한 값을 찾는 것
• 신경망의 출력을 제어하려면 출력이 기대하는 것보다 얼마나 벗어났는지 측정 → 손실 함수(loss function) 또는 목적 함수(objective function) 담당
• 신경망이 한 샘플에 대해 얼마나 잘 예측했는지 측정하기 위해, 손실 함수가 신경망의 예측과 진짜 타깃의 차이를 점수로 계산

• 손실 점수를 피드백 신호로 사용하여 가중치를 조절
• 기본적인 딥러닝 방식은 손실 점수를 피드백 신호로 사용하여 현재 샘플의 손실 점수가 감소되는 방향으로 가중치를 조금씩 수정하는 것
• 수정 과정은 딥러닝 핵심 알고리즘 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 구현한 옵티마이저(optimizer) 담당