로지스틱 회귀
컨벡스 최적화
체인룰
이거 세개면 된다
활성함수로 sigmoid를 썼을때부터 배우므로 로지스틱회귀
지식이 필요하고, ReLU 언급하면서 최적화 문제가 Non convex가 되는데도 gradient descent를 쓰는 이유를 알아야하고, 학습 핵심 알고리즘 역전파는 체인룰 그이상도 그 이하도 아니다
컨벡스 최적화
체인룰
이거 세개면 된다
활성함수로 sigmoid를 썼을때부터 배우므로 로지스틱회귀
지식이 필요하고, ReLU 언급하면서 최적화 문제가 Non convex가 되는데도 gradient descent를 쓰는 이유를 알아야하고, 학습 핵심 알고리즘 역전파는 체인룰 그이상도 그 이하도 아니다
볼록최적화가 로지스틱 회귀나 체인 룰이랑 같이 있기엔 그 범위가 너무 상당하고 뒤에 둘의 개념을 포함하는 과목이죠. 어느 정도 기초가 쌓인 상태에서 공부하면 로스 함수의 공간을 이해하는 데에는 도움이 되겠지만 그래도 머리 빠지게 어려운 과목이더라고요ㅠㅠ