물어봐
BETA
시그모이드 함수가 무엇이고, 이 함수에 로그 함수가 활용되니?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
시그모이드 함수는 주로 인공 신경망에서 활성화 함수로 사용되는 함수입니다. 이 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 압축하는 역할을 합니다. 시그모이드 함수는 0과 1에 가까운 값들을 입력으로 받으면 0 또는 1에 가까운 출력을 내놓습니다. 이러한 특성 때문에 주로 이진 분류 문제에서 출력층으로 사용됩니다. 이 함수에서 로그 함수가 활용되는 이유는 주로 손실 함수를 정의하거나 경사하강법을 통해 모델을 학습시킬 때 사용됩니다. 로그 함수는 손실을 구하는 데 유용하며, 시그모이드 함수와 함께 사용하여 모델의 가중치를 조정하고 최적화하는 데 도움을 줍니다.
