앞선 포스팅에서 다루었던 내용들을 종합하여 간단한 구조의 신경망 학습을 전체적으로 구현해보는 포스팅입니다. 구현 하기 전 신경망 학습의 절차에 대해 간단히 확인해보면 아래와 같습니다. 미니배치 - 훈련 데이터의 일부를 무작위로 가져와 학습 기울기 산출 - 각 가중치 매개변수의 기울기를 구함 ( 손실함수 값을 줄이기 위해 ) 매개변수 갱신 - 가중치 매개변수를 학습률과 기울기의 곱을 뺌으로써 갱신 반복 - 1~3 반복 2층 신경망 클래스를 구현하는 것부터 시작됩니다. class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std=0.01): # 가중치 초기화 self.params = {} self.para..
