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[Deep Learning] 오차 수정하기: 경사하강법, 편미분 코드 구현

기울기 a를 너무 크게 잡거나 너무 작게 잡으면 오차가 커짐. 오차와 기울기 사이에는 상관관계가 있음. 오차가 가장 작은 점은 기울기 a가 m에 위치해 있을때 이므로, m으로 이동시키는 과정이 필요함. 미분 기울기를 이용한 경사하강법(gradient descent)를 통해 오차를 비교하여 가장 작은 방향으로 이동시켜야함. 최솟값 m에서의 순간 기울기는 x축과 평행한 선, 즉 기울기가 0임. - '미분값이 0인 지점'을 찾아 오차를 가장 적게 만들어야 함. a₁에서 미분을 구한다. 구해진 기울기의 반대 방향(기울기가 +면 음의 방향, -면 양의 방향)으로 얼마간 이동시킨 a₂에서 미분을 구한다. 위에서 구한 미분 값이 0이 아니면 위 과정을 반복한다. 경사 하강법은 이렇게 반복적으로 기울기 a를 변화시켜서..

Deep Learning 2022.11.22

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