1. 분류 문제를 위한 심층신경망의 구조와 손실함수

• 이진분류는 시그모이드
• 일반 분류(다중 분류 = 여러개 정답후보 중 하나로 예측)는 소프트맥스
• 다중분류 모델은 한 문제에 하나만 풀 수 있음
• 시그모이드 함수의 경우 벡터를 입력 받더라도 각 차원이 독립적으로 계산되어 출력 벡터가 반환되지만
• 소프트맥스 함수는 벡터를 입력으로 받으면 각 차원이 상호작용해서 출력 벡터가 계산됨 → 각 차원마다 어느 정답에 있을지에 대한 확률을 반환
• 즉, 이진분류는 출력벡터의 차원만큼 다른 문제를 풀 수 있었음

2. 회귀 VS 분류

• 회귀와 분류를 구분하기 위한 가장 쉬운 방법은 타깃 값 y를 살펴보는것