오늘은 복습겸 딥러닝의 기초과 되는 핵심 원리와 기법에 대해 간단하게 얘기하고자 합니다. 1. 딥러닝의 학습 과정1) 순전파입력 데이터가 모델의 각 층을 거쳐 예측값을 생성합니다. 이 과정에 각 층의 계산 결과와 상태값이 메모리에 저장됩니다. 2) 손실 계산모델의 예측값과 실제 정답 간의 차이 즉, 손실을 계산합니다. 이 손실은 모델의 정확도를 측정하는 지표가 됩니다. 3) 역전파계산된 손실을 기준으로 각 층을 거슬러 올라가며 가중치가 손실에 미치는 영향 즉, 그래디언트를 계산합니다. 이때 순전파에서 저장해둔 상태값들이 활용됩니다. 4) 가중치 업데이트계산된 그래디언트를 바탕으로 옵티마이저가 모델의 가중치를 조정합니다. 이 과정을 통해 모델은 점점 더 정확한 예측을 할 수 있게 됩니다. 2. 딥러닝의 핵..