범주형 데이터 모듈의 특성 교차 연습에서 다음 분류 문제가 비선형임을 기억할 수 있습니다.
'비선형' 가중치로는 라벨을 정확하게 예측할 수 없다는 \(b + w_1x_1 + w_2x_2\)형태의 모델입니다. 다시 말해, '결정 표면'은 선이 아닙니다.
하지만 특성 $x_1$과 $x_2$에 특성 교차를 실행하면 선형 모델을 사용하여 두 특성 간의 비선형 관계를 나타낼 수 있습니다. $b + w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3$, 여기서 $x_3$은 $x_1$과 $x_2$ 간의 특성 교차입니다.
다음 데이터 세트를 살펴보겠습니다.
특성 교차 연습에서 이 데이터에 선형 모델을 맞추기 위해 올바른 특성 교차를 결정하는 데 약간의 노력과 실험이 필요했다는 것을 기억할 수 있습니다.
하지만 이 모든 실험을 직접 할 필요가 없다면 어떻게 해야 할까요? 신경망은 찾아낼 수 있도록 설계된 모델 아키텍처의 nonlinear 데이터 패턴을 나타냅니다. 신경망 학습 도중에는 모델을 자동으로 입력 데이터에서 최적의 특성 교차를 학습하여 손실이 발생할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 신경망의 작동 원리를 자세히 살펴봅니다.