6주차 - 딥러닝1차시 - 심층 신경망, 딥러닝 개요퍼셉트론 이론 문제1. 역전파 알고리즘은 layer가 많을 수록 기울기 정보가 사라진다.(나중에 skip connection으로 해결)2. 학습 데이터에 대해 오차가 감소하지만 실제 데이터에서는 오히려 오차가 증가하는 과적합 문제(validation을 통해 확인하자)3. 문제 규모가 커질 때 마다 나타나는 높은 시간 복잡도와 컴퓨터 성능의 한계(병렬 처리)ResNet의 ImagNet 우승으로 딥러닝 기술이 발전하게 되었다.여기서 MLP = Multi-Layer Perceptron 기울기 소실은 ReLU를 통해 해결 과적합은 Dropout을 통해 해결 심층 신경망(DNN)과 딥러닝(Deep Learning)의 배경심층 신경망 : 여러 개의 은닉층을 가진 ..