유승훈

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 앞선 챕터에서는 문제를 푸는데 필요한 가중치(W)와 편향을 알고 있었습니다. 이번에는 이를 최적화하는 과정에 대해서 공부해보고자 합니다. 오차 우리는 가중치와 편향을 계속해서 갱신해서, 우리의 딥러닝 알고리즘이 내는 답인 `f(x)`가 실제값인 `y`에 가까이 가도록 합니다. "우리의 답이 정답과 다르다"라는 것은, 원하는대로 예측이 이루어지지 않는 것을 의미합니다. 책에서는 어떤 이미지가 길쭉한지 길쭉하지 않은지를 판단하는 문제가 등장하는데, 실제로는 길쭉한 이미지를 모델은 길쭉하지 않다고 판단한다면, 모델이 우리가 의도하지 않은 방향으로 문제를 풀고 있음을 알 수 있습니다. 이상적으..