[딥러닝] 1. 단층 퍼셉트론(SLP) _ 1. 회귀분석_ 1.9 빈선형 정보와 원-핫 벡터 표현

전복의 성별

• 데이터셋 정보: I(infant, 유충),M(male, 수컷),F(female, 암컷)
• 문자 아스키코드, 선형코드(0,1,2)등의 표현

데이터 내용에 없는 선형적 특성이 나타남

신경망은 불필요한 선형성 분석에 노력 낭비

원-핫 벡터 표현

• 유충, 수컷, 암컷을 각각(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)로 표현
• 벡터 크기 늘어나지만 불필요한 선형성 없어 학습에 유리

(모델)파라미터 VS 하이퍼 파라미터

• (모델) 파라미터는 학습을 하는동안 계속 바뀌는 변수 값이자 예측 값 즉 weight이고
• 하이퍼 파라미터는 학습도중에 바꿀 수 없는 학습 전에 설정해야하는 모델 구조나 학습 과정에 영향을 미치는 각종 상숫값입니다.