인공신경망의 가중치와 bias 업데이트

지도학습의 방식을 이용한 인공신경망의 학습 방법
: 인공신경망을 통해 얻은 "예측값"과 "실제값(타겟값)"을 비교하고, 이를 통해 인공신경망이 실제값에 가까운 예측을 할 수 있도록 인공신경망의 가중치와 bias를 업데이트하는 것.


손실함수 : 예측값과 실제값 사이의 오차를 줄이기 위해 사용되는 함수.
ex) MSE

최적화 기법 : 가중치와 편향을 업데이트하기 위해 사용하는 기법. 이 최적화를 수행할 Optimizer를 설정해야한다.
ex) Adam, AdaGrad, RMSprop, SGD