... ...

신경망 모델의 output을 바라보는 두 가지 관점 input에 대한 output이 특정 label일 확률로 보는 경우 (Bernoulli) 이 관점에서 신경망 모델의 weights는 input data가 정답 label일 확률을 높일 수 있도록 학습 이 관점에서 model의 목적은 lassification의 관점과 유사하게, input data가 특정 label을 가질 확률을 높이도록 weight를 조절하는 것 input에 대한 output이 input data의 attribute의 확률분포의 평균 값으로 보는 경우 (Gaussian) 이 관점에서 신경망 모델의 weight는 output이 정답 label이 갖는 확률분포의 평균 값을 출력할 수 있도록 학습 이 관점에서 model의 목적은 input d..