[DL 딥러닝] Andrew Ng - Neural Networks and Deep Learning 강의 (1-2 신경망과 로지스틱 회귀)(4) 로지스틱 회귀 경사하강법

로지스틱 회귀의 경사하강법에 대해서 알아보자   로지스틱 회귀의 경사하강법 - 단일 훈련 샘플 다음은 로지스틱 회귀이다. a : 로지스틱 회귀의 출력 값y : 실제 값\( L(a,y) \) : 하나의 샘플에 대한 손실 함수 아래는 로지스틱 회귀를 계산 그래프로 나타낸 것이다.이 예제는 특성이 \(x_{1}\)과 \(x_{2}\) 2개이다. 여기서 구하고자 하는 것은 이 손실 함수의 도함수이다. 역방향으로 가서, \(da\), \(dz\), \(dw_{1}\), \(dw_{2}\), \(db\)를 구해보자.  이렇게 계산하고 나면, 다음과 같이 갱신한다. 도함수를 계산하고, 단일 샘플에 대한 로지스틱 회귀의 경사하강법을 구현하는 방법을 알아보았다. 하지만, 로지스틱 회귀 모델을 훈련시키려면 단일 샘플이 아..
Coursera 강의/Deep Learning Specialization 2024. 8. 14. 15:43
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