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What is an Activation Function? (활성화 함수 선택 전략: Binary step/Linear/Sigmoid/tanh/ReLU/Softmax)

활성화 함수는 딥러닝에서 신경망이 제대로 작동하는 데 매우 중요하며, 이미지 분류 및 언어 번역과 같은 작업에 필요합니다. 이러한 함수는 딥러닝 모델 출력값의 정확도를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 신경망의 수렴 능력과 속도에 큰 영향을 미칩니다. 활성화 함수가 없다면 딥러닝의 이러한 복잡한 작업을 처리하기가 어려울 것입니다. 이 게시물에서는 다음 사항에 대해 다룰 것입니다. 활성화 함수란 무엇인가? 활성화 함수를 사용하는 이유는? 활성화 함수의 주요 유형 What is an Activation Function? 활성화 함수는 신경망에 대한 입력에 따라 뉴런을 활성화해야 하는지 여부를 결정합니다. 이러한 함수는 수학 연산을 사용하여 입력이 예측에 중요한지 여부를 결정합니다. 입력이 중요하다고 ..
AI/Computer Vision 2024. 3. 27. 18:30
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