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hmk run dev
Tensorflow 가설 정의, 손실함수 정의, 최적화 정의
모든 머신러닝 모델은 다음의 3가지 과정을 거치고 이 과정은 앞으로 배우는 모든 머신러닝 알고리즘의 기본 토대이기 때문에 꼭 제대로 숙지하고 넘어가야 한다! 1. 학습하고자 하는 가설을 수학적 표현식으로 나타낸다 2. 가설의 성능을 측정할 수 있는 손실 함수를 정의한다. 3. 손실 함수를 최소화할 수 있는 학습 알고리즘을 설계한다. 1. 가설 정의 위의 3가지 과정을 선형 회귀 모델에 대입해서 생각해보면 다음과 같습니다 - 선형 회귀 모델을 선형 함수를 이용해서 회귀를 수행하는 기법 - 선형 회귀 함수는 학습하고자 하는 가설을 아래와 같은 선형 함수 형태로 표현합니다. - 이때 x와 y는 데이터로부터 주어지는 인풋 데이터, 타깃 데이터이고 W와 b는 파라미터라고 부르며 트레이닝 데이터로부터 학습을 통해 ..
Deep Learning
2022. 5. 14. 12:17