Google ML Bootcamp
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Logistic Regression as Neural NetworkGoogle ML Bootcamp/Neural Networks and DL 2023. 9. 3. 16:53
1. Binary Classification 64*64 이미지에서 cat이 맞다면 1, 아니라면 0을 y의 값으로 가지는 이진 분류법 RGB 총 3개의 이미지로 나타내므로 64*64*3의 값을 가져서 nx = 12288의 값을 가지게 됨. - x는 x 차원을 가진 특징 벡터. y는 0 or 1의 값을 가지는 레이블, 훈련 셋은 m training example임. - 각각 X와 Y의 shape을 위와 같이 정의할 수 있음. 2. Logitstic Regression - y(hat) 은 y의 추정치. x가 input 사진이라면 y(hat)이 1과 같을 확률이 되기를 원함. - 로지스틱 회귀에서는 y(hat) = w_T * x + b가 되기를 기대하기 어렵기 때문에 sigmoid function을 사용하여 ..