예측이 모두 정확하고, 오차가 모두 정확히 0이라면, 예측에 대한 손실 함수의 기울기도 0이 됩니다. 이때 다음 중 옳은 설명은 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 장에서는 Deep Learning에서 사용하는 핵심 개념과 용어를 익히고, 오늘날 Deep Learning 기법이 강력한 이유를 이해합니다. 간단한 신경망을 직접 만들어 예측을 생성해 볼 거예요.
신경망이 만들어 내는 예측을 어떻게 최적화하는지 배웁니다. Deep Learning에서 가장 중요한 기법 중 하나인 역전파(backward propagation)를 사용해 볼 거예요. 이 원리를 이해하면 강의 후반부를 학습하는 데 든든한 기반이 됩니다.
현재 연습
이 장에서는 Keras 라이브러리를 사용해 회귀와 분류 모두에 대한 Deep Learning 모델을 만듭니다. 예측을 위해 사용할 수 있는 Specify-Compile-Fit 워크플로를 배우고, 장을 마칠 때쯤이면 심층 신경망을 구축하는 데 필요한 모든 도구를 갖추게 됩니다.
Keras에서 Deep Learning 모델을 최적화하는 방법을 배웁니다. 모델 검증부터 시작해, 모델 용량 개념을 이해하고, 더 넓고 깊은 네트워크로 실험해 봅니다.
