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Neural Network에서는 Forward Propagation 결과로 계산된 Output Layer 출력과 해당 입력 데이터 레이블의 차이를 계산하여 오차(손실, Error/Loss)를 계산합니다. 그리고 이 오차 최소화를 목표로 Hidden Layer들의 Weight(가중치)와 Bias(편향)를 업데이트합니다. 이렇게 딥러닝에서는 Neural Network에 데이터를 지속해서 흘려보내고, 오차를 계산한 후 Weight와 Bias를 수정하 ......

deep learning Neural Network Error Backpropagation Deep Learning 김태완