728x90 렐루함수1 [PYTHON] 신경망(ANN) 활성화 함수 ReLU vs Sigmoid 2가지 핵심 역할과 성능 해결 방법 딥러닝 모델이 단순히 거대한 선형 회귀 모델에 그치지 않고 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 이유는 무엇일까요? 그 핵심은 바로 활성화 함수(Activation Function)에 있습니다. 활성화 함수는 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 '문지기' 역할을 하며, 신경망에 비선형성(Non-linearity)을 부여합니다. 만약 활성화 함수가 없다면 아무리 층을 깊게 쌓아도 결국 하나의 선형 함수로 환원되어 복잡한 데이터를 처리할 수 없게 됩니다. 본 포스팅에서는 실무에서 가장 많이 사용되는 ReLU와 Sigmoid의 원리와 차이점을 심층 분석하고, 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제를 해결하기 위한 파이썬 기반의 7가지 실무 구현 예제를 제공합니다.1. 활성화 함수의 본질적 역할: .. 2026. 4. 9. 이전 1 다음 728x90
