과정과 유사한 심층 신경망을 생각했습니다. 그러나 심층 신경망을 포함한 머신러닝 모델은 실
제로 수학 함수입니다. 수학에서 함수는 복잡할 수 있지만 머신러닝 모델에서 함수는 단지 수
학의 일부일 뿐입니다.
간단히 말해 머신러닝 모델은 입력을 받고 출력을 반환하는 수학 함수입니다. 따라서 다음과
같이 작성할 수 있습니다.
y(x)f=
함수
f
가 무엇인지 알아내는 과정이 곧 모델이 훈련을 하는 과정입니다.
심층 신경망의 배후에 있는 수학을 소개하기 위해 패션 데이터 예제인
Fashion
-
MNIST
를
사용하겠습니다. 이 데이터셋은 머신러닝 모델 실험과 벤치마킹을 위해 온라인으로 제공합
니다.
TIP
_
인공 신경망의 보편성
기존 머신러닝 기술과 비교해볼 때 심층 신경망 모델이 차별화되는 주된 요소는 심층 신경망이 ‘일반적인’ 경
우에도 적용 가능하다는 것입니다. 즉, 함수가 아무리 복잡하더라도 모든 함수의 정확한 근사치를 나타낼 수
있는 신경망이 있습니다. 심층 신경망이 보편성 원칙을 준수하는 데는 은닉층 하나로 충분합니다.
Fashion
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MNIST
는
28
×
28
픽셀 해상도의
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