딥러닝 이해 시작(4) - 로지스틱 회귀

딥러닝 이해 시작(4) - 로지스틱 회귀

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로지스틱 회귀

  선형 회귀와 마찬가지로 적절한 선을 그려가는 과정이지만 직선이 아니라 아래 그림과 같이, 참(1)과 거짓(0) 사이를 구분하는 S자 형태의 선을 그어 주는 작업

시그모이드 함수 그래프

• 로지스틱 회귀를 위해서는 시그모이드 함수가 필요
• y = 1 / (1 + e^-(ax + b))인 시그모이드 함수에서 a, b 값을 구하는 방법 역시 경사하강법을 이용
• 만약 여기에 입력 값이 추가되어 세 개 이상의 입력 값을 다룬다면(다중 분류 문제) 시그모이드 함수가 아니라 소프트맥스(softmax)라는 함수를 써야 함

 

※ 참고. 아래를 클릭하면 활성화 함수(시그모이드, 소프트맥스 함수) 에 대한 간단한 설명이 있습니다.

딥러닝 이해 시작(4-1) - 활성화 함수 종류