강

딥러닝은 크게 두가지 단계로 나눌 수 있다. 한가지는 대다수의 사람들이 알고 있는 학습(Training) 이다. 학습과정의 특징은 축적된 많은 데이터를 바탕으로 각 신경망들의 Weight를 업데이트 해가며 딥러닝 모델을 만들어 가는 과정이다. 반면 추론(Inference)은 학습을 통해 만들어진 모델을 실제로 새로운 입력 데이터에 적용하여 결과를 내놓는 단계이다. 학습과 추론 비교 학습과 추론의 차이점을 조금 더 살펴보겠다. 그림에서 보면 알 수 있듯, 학습을 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그리고 그 데이터 들은 우선 순방향 전파를 통해 각 신경망을 거쳐가고 Loss function을 통해 에러율이 얼마나 되는지 판단하고, 그 에러율을 줄이기 위해 역방향 전파로 다시 신경망을 반대로 지나가면서 각 신..