인공신경망가중치 : 노드와의 연결계수 학습 : 가중치와 편향을 훈련 데이터에 적응하도록 조정하는 과정 > 1단계 : 미니배치, 2단계 : 가중치 매개변수 기울기 산출, 3단계 : 매개변수 갱신오차역전파 : 가중치 매개변수 기울기를 미분을 통해 진행하지 않고 오차를 출력층에서 입력층으로 전달, 연쇄법칙을 활용한 역전파를 통해 가중치와 편향을 계산 과대적합 해결방안1. 가중치 감소 : 가중치가 클수록 일종의 패널티를 부과하여 가중치 매개변수 절대값을 감소시킴 > 패널티 역할로 L1 규제(라쏘), L2 규제(릿지)2. 드롭아웃 : 은닉층의 뉴런을 임의로 삭제하면서 학습하는 방법, 적은 뉴런만으로 훈련한 뒤 테스트 시 전체 뉴런을 사용하면 정답을 더 잘 찾음3. 초매개변수 최적화 : 수동으로 변수들을 설정하여 ..