leaky ReLU1 딥러닝 활성화 함수 (Activation Functions) 완벽 가이드 딥러닝 모델, 특히 신경망(Neural Network)에서 활성화 함수(Activation Function) 는 핵심적인 역할을 합니다. 활성화 함수는 각 뉴런이 활성화될지 여부를 결정하며, 모델에 비선형성(Non-linearity) 을 도입해줍니다. 만약 활성화 함수가 없다면, 아무리 많은 층을 쌓아도 신경망은 단순한 선형 회귀(Linear Regression) 모델처럼 작동하게 됩니다.이 글에서는 활성화 함수의 필요성과 발전 과정을 자세히 설명하고, 대표적인 활성화 함수들을 비교합니다.활성화 함수의 역할비 선형성: 현실 세계의 데이터는 대부분 비선형적입니다. 활성화 함수는 신경망이 이러한 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 비선형성을 추가해줍니다.심층 신경망(Deep Learning) 가능: 딥러닝 모델.. 2025. 4. 21. 이전 1 다음
