렐루 함수 은닉층에 시그모이드 함수를 활성화 함수로 사용했다. 출력층은 이진 분류일 경우에는 시그모이드 함수를 사용하고, 다중 분류일 경우에는 소프트맥스 함수를 사용했다. 렐루 함수는 주로 합성곱층에 적용되는 활성화 함수로, 합성곱 신경망의 성능을 더 높여준다. 렐루 함수는 0보다 큰 값은 그대로 통과시키고 0보다 작은 값은 0으로 만든다. 렐루 함수 구현 넘파이의 maximum() 함수를 사용하면 간단하게 구현할 수 있다. import numpy as np def relu(x): return np.maximum(x, 0) x = np.array([-1, 2, -3, 4, -5]) relu(x) 텐서플로가 제공하는 렐루 함수는 relu()이다. 출력은 Tensor 객채이므로 numpy로 변환해야 한다. ..
