딥러닝 질문
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강아지와 고양이를 구분하는 문제가 있을 때,
개 사진을 컴퓨터에 인풋한다고 가정하자.
컴퓨터는 0으로 출력되면 강아지, 1로 출력되면 고양이라고 설정한다.
일단 컴퓨터는 인공신경망에서 입력값과 연결강도값을 완전 랜덤하게 예측해 정해놓는다.
입력과 연결강도를 곱한 값들을 합한 것이 노드가 된다.
이 값은 활성화 함수를 통해 0.5를 기준으로 이상이면 1으로 출력, 미만이면 0으로 출력된다.
만약 0.57이 나왔다고 했을 때 고양이로 인식하는 것이다.
개의 사진을 보여줬지만 고양이로 잘못 인식한 것이다.
이때 컴퓨터는 출력값을 낮추기 위해 입력값과 연결강도를 수정하여
개로 인식할 수 있도록 한다.
수천, 수만개의 다양한 개와 고양이의 사진을 주고 이 행위를
반복한다면 컴퓨터의 알고리즘은 완벽하게 개와 고양이를
구분할 수 있도록 학습할 것이다.
여기까지가 제가 혼자 딥러닝에 대해 공부하고 써본 글입니다.
친구들에게 이해하기 쉽게 설명하려고 노력을 하긴 했는데 저도 이해를 잘 못했어요 ㅠ
이 글에서 틀린 부분이라던지 보완했으면 좋겠는 부분이 혹시 있을까요..?
개 사진을 컴퓨터에 인풋한다고 가정하자.
컴퓨터는 0으로 출력되면 강아지, 1로 출력되면 고양이라고 설정한다.
일단 컴퓨터는 인공신경망에서 입력값과 연결강도값을 완전 랜덤하게 예측해 정해놓는다.
입력과 연결강도를 곱한 값들을 합한 것이 노드가 된다.
이 값은 활성화 함수를 통해 0.5를 기준으로 이상이면 1으로 출력, 미만이면 0으로 출력된다.
만약 0.57이 나왔다고 했을 때 고양이로 인식하는 것이다.
개의 사진을 보여줬지만 고양이로 잘못 인식한 것이다.
이때 컴퓨터는 출력값을 낮추기 위해 입력값과 연결강도를 수정하여
개로 인식할 수 있도록 한다.
수천, 수만개의 다양한 개와 고양이의 사진을 주고 이 행위를
반복한다면 컴퓨터의 알고리즘은 완벽하게 개와 고양이를
구분할 수 있도록 학습할 것이다.
여기까지가 제가 혼자 딥러닝에 대해 공부하고 써본 글입니다.
친구들에게 이해하기 쉽게 설명하려고 노력을 하긴 했는데 저도 이해를 잘 못했어요 ㅠ
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#딥러닝 면접 질문 #딥러닝 관련 질문
