Linear Regression convert to Deep learning system

y = W X + b 라는 시스템을 hidden layer가 하나인 딥러닝 시스템으로 변환해보자.

 

ㅁ -> ㅁ -> ㅁ 

 i       h      o

 

여기서 h 노드의 수는 상관없다. 

 

그렇다면 classification와 다르게 해야할 부분은 어디일까?

 

o에서 sigmoid를 사용하지 않는 것이다.

 

h에서 activation으로 sigmoid 해주는 것은 큰 값을 0과 1사이의 값으로 바꿔주려고 쓰는 것이다.

Regression이기 때문에 출력층에서 activation으로 sigmoid를 쓰지 않아야 한다. ( 확률의 개념이 아니기 때문에)