꿈라CBT다음 <보기>는 XOR 문제에 두 모형을 적용한 결과이다. 이에 대한 해석으로 가장 적절한 것은?
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| \(x_{1}\) | \(x_{2}\) | 정답 y |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
| 모형 | 구조 | 학습 정확도 |
|---|---|---|
| 모형 A | 은닉층 없음 + 시그모이드 출력 | 0.50 |
| 모형 B | 은닉층 1개(ReLU, 노드 2개) + 시그모이드 출력 | 1.00 |
- 1모형 A의 정확도가 0.50인 것은 학습이 덜 되었기 때문이므로, 학습 횟수를 충분히 늘리면 모형 B와 같은 1.00에 도달한다.
- 2모형 A는 직선 하나로만 나눌 수 있어 XOR를 못 풀지만, 은닉층은 비선형으로 공간을 바꿔 분리 가능하게 한다.
- 3XOR 문제는 데이터가 4개뿐이라 어떤 모형도 학습할 수 없으며, 모형 B의 1.00은 우연히 맞힌 결과이다.
- 4모형 A에 시그모이드 대신 소프트맥스를 사용하면 은닉층 없이도 XOR을 완전히 분류할 수 있다.