딥러닝의 레이어 이해
기계 학습의 맥락에서 레이어는 특정 방식으로 서로 연결된 뉴런 세트입니다. 신경망의 각 레이어는 입력 데이터에서 특징을 추출하거나 이전 레이어의 출력을 변환하는 등 특정 기능을 수행하도록 설계되었습니다. 입력 레이어: 이 레이어는 원시 입력 데이터를 가져와서 다음 레이어로 전달합니다.
2. 숨겨진 레이어: 이 레이어는 마법이 일어나는 곳입니다. 입력 데이터를 가져와서 선형 변환, 비선형 활성화, 풀링과 같은 일련의 변환을 적용합니다. 이러한 레이어의 출력은 보다 추상적인 방식으로 입력 데이터를 나타내는 일련의 기능 맵입니다.
3. 출력 레이어: 이 레이어는 숨겨진 레이어의 출력을 가져와 모델의 최종 출력을 생성합니다. 일반적으로 각 클래스에 대한 확률을 생성하는 소프트맥스 활성화 함수가 포함되어 있습니다.
4. 컨벌루션 레이어: 이 레이어는 이미지 및 기타 그리드와 유사한 데이터에서 특징을 추출하도록 설계되었습니다. 그들은 입력 데이터를 스캔하고 특징 맵을 생성하기 위해 컨볼루셔널 필터를 사용합니다.
5. 풀링 레이어: 이 레이어는 입력 데이터의 공간적 차원을 줄여 가장 중요한 특징을 포착합니다. 그들은 가장 관련성이 높은 특징을 선택하기 위해 최대 풀링이나 평균 풀링과 같은 풀링 기능을 사용합니다.
6. 반복 레이어: 이 레이어는 시계열이나 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 그들은 이전 입력에서 정보를 캡처하는 숨겨진 상태를 유지하기 위해 반복 연결을 사용합니다.
신경망의 각 레이어는 일련의 가중치와 편향을 통해 다음 레이어에 연결됩니다. 가중치는 뉴런 간의 연결 강도를 결정하는 반면, 편향은 각 뉴런을 활성화하기 위한 임계값을 결정합니다. 훈련 중에 모델은 이러한 가중치와 편향을 조정하여 예측 출력과 실제 출력 사이의 오류를 최소화합니다.
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