딥러닝 relu sigmoid tanh 차이점 썸네일형 리스트형 딥러닝에서의 활성화 함수: ReLU, Sigmoid, Tanh의 개념과 차이점 🔍 딥러닝에서 활성화 함수가 중요한 이유딥러닝 모델의 핵심은 **다층 신경망(Deep Neural Network)**입니다. 이 신경망이 단순한 선형 회귀와 구분되는 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 **활성화 함수(Activation Function)**입니다. 활성화 함수는 각 뉴런이 전달받은 입력 값을 바탕으로 출력을 결정하는 역할을 하며, **비선형성(nonlinearity)**을 모델에 부여함으로써 복잡한 문제도 해결할 수 있게 만듭니다.활성화 함수가 없다면 아무리 많은 층을 쌓아도 결국 하나의 선형 함수로 수렴하기 때문에, 딥러닝의 본질적 장점이 사라지게 됩니다. 따라서 활성화 함수는 모델의 성능과 학습 과정에 막대한 영향을 미치는 핵심 요소입니다.✅ ReLU 함수 (Rectified Lin.. 더보기 이전 1 다음
