딥러닝 모델의 구성요소 각 노드가 있고, 노드는 x1, x2 등 각 차원의 값을 노드들이 표현하고 있다고 봄 다음 노드로 갈때, weight 값들이 곱해져서 각각을 곱하고 더하는 가중합을 실시 각각 레이어에 있는 가중치 계산을 해서 나오는 레이어들을 말한다. 딥러닝은 Loss function을 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 적용한다. loss function input과 output이 연결되는 화살표들의 의미 하고 있는게 weight값 이다. input을줄 때, 실제값이 1인데 이것을 4라고 할때, 이를 오차값이라고 한다. 개념적으로 볼때, x,y 가 있을때, 이를 선형으로 표현하고, 이를 실제 값과 예측값의 차이를 오차값이라 부르며 이를 loss값으로 쓸 수 있다. 잘 못 예측 했을때, 높은 los..
