꿈라CBT인공신경망과 전통적 회귀모형의 관계에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
- 1은닉층이 없고 출력층 노드가 1개이며 활성화함수로 시그모이드를 사용하면, 이 신경망은 로지스틱 회귀와 동일한 모형이 된다.
- 2은닉층에 비선형 활성화함수를 넣더라도 신경망이 표현할 수 있는 함수의 범위는 로지스틱 회귀와 동일하므로, 은닉층은 계산 속도를 높이는 역할만 한다.
- 3은닉층이 없고 출력층에 활성화함수를 두지 않으면(항등함수), 이 신경망은 선형회귀와 동일한 모형이 된다.
- 4은닉층을 여러 층 쌓더라도 모든 층의 활성화함수가 선형이라면 전체 모형은 하나의 선형식으로 축약되므로, 층을 깊게 쌓는 의미가 사라진다.