꿈라CBT아래와 같은 구조의 완전연결 인공신경망에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
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· 입력층 노드 5개 → 은닉층1 노드 4개 → 은닉층2 노드 3개 → 출력층 노드 2개
· 은닉층과 출력층의 모든 노드에는 절편(bias)이 하나씩 있다.
· 은닉층의 활성화 함수는 시그모이드를 사용한다.
- 1입력층과 은닉층1을 잇는 가중치는 \(5 \times 4 = 20\)개이고, 은닉층1의 절편은 4개이다.
- 2이 신경망 전체에서 학습해야 할 파라미터(가중치와 절편)의 개수는 총 47개이다.
- 3은닉층에 시그모이드를 사용하면 층이 깊어질수록 역전파 과정에서 기울기가 0에 가까워지는 기울기 소실 문제가 나타날 수 있다.
- 4모든 가중치를 0으로 동일하게 초기화하면 각 노드가 서로 다른 특징을 학습하게 되어 수렴 속도가 빨라진다.