딥러닝 모델 학습 딥러닝 학습방법- 신경망 레이어의 출력 값은 레이어를 구성하는 가중치(파라미터)들의 값에 의해 결정- m개의 입력을 받아 n개의 값을 출력하는 완전연결층은 m×n개의 입력 가중치 값과 n개의 편향 가중치(bias) 값이 있음- 딥러닝 모델들에는 입력 데이터와 출력 데이터를 처리하기 위해 보통 수천개 이상의 파라미터가 사용되고, 레이어의 수도 수십에서 수백에 이름- 이 외에도 모델의 여러 특성들을 결정하는데 가중치 값들이 사용됨 딥러닝 모델은 수천만에서 수억, 수십억 개 이상의 가중치들로 이루어져 있음- 원하는 출력을 만들어내기 위해서는 모든 파라미터의 값을 정밀하게 조정해야 함- 딥러닝은 파라미터에 따라 매우 다양한 입력-출력을 학습 가능함- 딥러닝에서의 학습은 수많은 파라미터들의 최적..
