컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 2-4 Neural Network

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 2-4 Neural Network

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

URL : https://www.edwith.org/medical-20200327/lecture/63127/

Neural Network

3개의 input, 1개의 bias

1 layer : 4개의 hypothesis (16개의 parameter,(3+1)*4=16)

output : 1개의 layer(5개의 parameter, (4+1)*1=5)

총 21개의 parameter

각 layer의 계산값을 Logistic Regression에 적용

(=activation : sigmoid)

Gradient Descent를 통한 Cost Function 사용

Activation Function

sigmoid, tanh, ReLU, LeakyReLU

sigmoid(Vanishing Gradient problem이 있어 사용하지 않음)