인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
퀴즈
41%나 틀려요. 한번 도전해보세요!
신경망 학습 과정에서 역전파(backpropagation)의 주요 목적은 무엇인가요?
입력 데이터를 다음 층으로 전달하기 위해
손실 함수 기울기를 계산하여 가중치 업데이트에 사용하기 위해
모델 예측값을 최종 출력으로 변환하기 위해
모델 성능 평가 지표를 계산하기 위해
답변 1
1
딥러닝호형
지식공유자
안녕하세요!
여기서는 Flatten하고 관계는 없습니다.
outputs 크기가 (배치 사이즈)x(클래스 수) 입니다. 즉, 각 이미지 당 클래스 수 만큼의 크기의 벡터로 표현 됩니다. 따라서 예측값을 정할 때 각 벡터마다 가장 큰 값을 기준으로 예측값을 정하기 때문에 열 기준으로 큰 값을 산정합니다.
예를 들어 클래스가 3개짜리인 문제에 배치 크기가 2인 outputs= [[0.1, 0.4, 0.5],[0.5 ,0.3, 0.2]] 라고 하면 각 열 기준 첫번째 이미지의 예측값은 2이고 두번째 예측값은 0이 되는 것입니다 :)
헉,,,감사합니다..그냥 넘어갔으면 평생을 모르고 넘어갈뻔했내여 :)