9. Training Your Logistic Classifier

* Logistic Classifier = 선형 분류기(Linear Classifier)

이미지의 픽셀을 입력(X)으로 가져온다.

선형함수의 X에 적용시켜 결과를 예측한다.

선형함수 : 거대한 행렬 곱셈.

모든 입력을 X로 표시하고, 큰 벡터와 곱함.

출력 클래스 당 하나씩 그 예측을 생성하는 행렬이 있음.

입력 : x

가중치 : w (이게 행렬형태임?)

바이어스 항 : b

이 모델을 훈련시킬것이다. (즉, 결과를 예측하기 좋은 W, b를 찾을 것이란 말.)

softmax함수(S)를 이용하여 점수를 확률로 바꿈.

어떤 종류의 점수라도 받아들이고 적절한 확률로 바꿀 수 있음.

점수가 클수록 적절한 확률로 계산됨. 적절한 확률은 1에 가까움.