[DL 딥러닝] Andrew Ng - Neural Networks and Deep Learning 강의 (1-2 신경망과 로지스틱 회귀)(2) 경사하강법

지난 강의에서는 로지스틱 회귀 모델과 단일 훈련 샘플이 얼마나 잘 작동하는 지 측정하는 손실함수, 그리고 매개변수 \(w\)와 \(b\)가 훈련 세트 전체를 얼마나 잘 예측하는지 측정하는 비용함수에 대해서 알아봤다.  이제 경사하강법 알고리즘을 사용해 매개변수 \(w\)와 \(b\)를 훈련 세트에 학습시키는 방법을 알아보자.경사하강법 (Gradient descent)이전 시간의 비용함수가 전체 데이터셋의 예측이 얼마나 잘 평가되었는지 보는 것이라면,경사하강법은 이를 가능케하는 파라미터 \(w\)와 \(b\)를 찾아내는 방법 중 하나이다. 따라서, 매개변수 \(w\)와 \(b\)를 알아내기 위해서는 비용함수 \(J(w, b)\)를 가장 작게 만드는 \(w\)와 \(b\)를 찾아냐 할 것이다.  우선, 비용..
Coursera 강의/Deep Learning Specialization 2024. 8. 14. 13:39
1
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
Total
Today
Yesterday
링크
TAG more
«   2025/07   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31
글 보관함