로지스틱 회귀 분석1 딥 러닝을 위한 회귀 분석의 이해: Logit, Sigmoid, Softmax 안녕하세요. 모두의 케빈입니다. 딥 러닝과 심층 신경망을 보다 깊이 알기 위해서는 회귀 분석에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 그래서 오늘은 회귀 분석의 정의부터 딥 러닝에 실제로 활용되는 Logit, Sigmoid, Softmax의 관계까지 살펴보는 시간을 가져보고자 합니다. 긴 글이지만, 천천히 쫓아오면서 읽어주세요. :) ■ 회귀 분석의 기본적인 개념 회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 사이의 내재된 관계를 잘 표현하는 함수를 찾는 과정입니다. (인과관계를 증명하는 방법론이 아니라, 인과관계가 상정된 모델을 구현하는 것입니다.) 함수가 적합한지에 대한 척도로 다양한 공식이 있겠지만 가장 널리 알려진 대표적인 척도로는 MSE(Mean Square Error)가 있습니다. MSE는 함수의 예측값과 실측.. 2022. 10. 31. 이전 1 다음
