[기본 프로세스] 0단계 : 모델의 가중치, 편향을 무작위로 초기화 1단계 : 앞서 배운 인공 신경망을 통해 데이터를 입력받아 출력값/예측값 계산 2단계 : 예측값과 레이블/정답 사이의 차이를 정의하는 손실함수를 이용해 손실(loss, cost, error) 계산 3단계 : 최적화 알고리즘을 통해 손실을 최소화하는 방향으로 모델의 가중치/편향값을 수정 1. 학습(train) 상기 0단계에서 시작하여 1, 2, 3단계를 자동으로 반복하며 최적화된 모델(가중치, 편향)을 찾는 과정 2. 순전파(forward propagation) 입력층-은닉층-출력층을 거쳐 예측값을 내는 과정 3. 역전파(backward propagation) 출력층-은닉층-입력층을 거쳐 손실함수 계산 및 최적화 알고리즘을 통해 w..
