활성화 함수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 26년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[7급 국가직 인공지능] 26년 1회차
활성화 함수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
1
활성화 함수는 인공신경망에서 각 뉴런이 입력을 받아 출력을 계산하는 함수이다.
2
시그모이드 함수는 S자형 함수로 로지스틱(logistic) 함수가 해당된다.
3
소프트맥스 함수는 입력받은 값이 0 ～ 1 사이의 값으로 출력되도록 정규화하여 출력의 총합이 1이 되는 특성을 갖는다.
4
리키렐루(Leaky ReLU) 함수는 입력값이 음수일 경우에 0을 출력하고, 그 외의 경우는 입력값을 그대로 출력한다.
해설
옳지 않은 것은 리키렐루가 음수 입력에 0을 출력한다는 설명이다.
음수에서 0을 출력하는 것은 ReLU이고, 리키렐루는 음수 입력에 작은 기울기를 곱한 를 출력해 뉴런이 죽는 문제를 줄인다.
- 활성화 함수는 뉴런이 가중합 입력을 받아 출력을 계산하는 함수이다.
- 시그모이드는 S자형 곡선이며 로지스틱 함수가 대표적이다.
- 소프트맥스는 출력을 0~1 사이로 정규화해 총합이 1인 확률분포로 만든다.
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