FC 질문입니다!
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작성한 질문수 69
안녕하십니까
여러 layer 들을 통과한 이미지가 FC 레이어를 통해서 확률이 가장 높은 이미지가 결정이 되고 차이를 줄이기 위해서 업데이트를 하는 과정까지 이해가 됩니다.
여기서 질문입니다 그 차이를 결정하게 되는 이미지가 어떻게 설정이 되는 지가 궁금합니다. 제가 이해한바로는 트레이닝 이미지만 들어가는 것 처럼 보이는데 이러한 데이터가 어느정도의 차이가 난다라는 기준이 되는 'label' 의 값이 어떻게 설정되는지 모르겠습니다
답변 1
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안녕하십니까,
이러한 데이터가 어느정도의 차이가 난다라는 기준이 되는 'label' 값의 의미를 잘 이해하지 못했습니다만, 라는 의미를 제가 정확히 이해하지 못했습니다만,
딥러닝에서 어느 정도의 차이가 난다라는 개념 자체는 큰 의미가 없습니다. 딥러닝을 실제값과 예측값의 차이가 얼마가 되었든 계속 오류 차이를 줄이려는 방식으로 학습합니다. 오류값이 작으면 작은대로, 크면 큰대로 줄이려고 합니다.
그리고 예측 오류가 되는 loss값은 cross entropy로 계산됩니다. 실제 label값과 softmax에 기반한 예측값의 차이를 cross entropy loss로 계산하고 이를 줄이기 위해서 계속 학습하게 됩니다.
혹, 찾고 있는 답이 아니면 다시 글 올려 주십시요.
감사합니다.
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