오늘은 딥러닝을 어떻게 학습시키는지 방법을 배우고 텐서플로우를 바탕으로 딥러닝을 구현해보겠다. 지난 시간에 히든층이 많아지면 신경망이 더 깊어지고 이를 딥러닝이라고 한다고 했다. 이 딥러닝의 구성요소에 대해 알아보겠다. 보라색 원은 노드 또는 유닛이라고 부른다. 노드는 각 층을 구성하는 요소이다. 그리고 이 노드들을 연결하는 선을 가중치라고 얘기한다. 이 가중치는 노드 사이의 연결강도를 정한다. 마지막으로 모델을 구성하는 층을 레이어라고 한다. 이제 본격적으로 딥러닝 모델의 학습 방법에 대해 알아보겠다. 퍼셉트론, 딥러닝 둘 다 마찬가지로 최종적인 목적은 Loss 함수를 최소화하는 가중치를 찾는 것이다. 이것이 딥러닝 모델의 학습 방법이다. 이 가중치를 찾기 위해서는 최적화 알고리즘을 사용하게 되는데 뒤..
