기본 숙제기존: LeNet으로 Fashion MNIST 분류 실습 후 예측 결과 화면 캡처정정: 모델 성능 확인 그래프 캡쳐 ✍️개념 정리활성화 함수각 뉴런의 출력값을 결정하는 함수활성화 함수(activation function)는 각 뉴런의 출력값을 결정하는 함수다. 입력을 받아 비선형 함수에 통과시켜 비선형적인 출력을 만든다. 📌비선형 함수가 없다면 신경망은 선형 모델과 다를 바가 없으며, 아무리 층을 많이 쌓아도 복잡한 문제를 해결할 수 없다. 왜 비선형 함수여야 할까?선형 함수는 y = ax + b의 형태이고, 여러 개 쌓아도 결국 선형이다.1층: y₁ = a₁x + b₁2층: y₂ = a₂y₁ + b₂ = a₂(a₁x + b₁) + b₂ = (a₂a₁)x + (a₂b₁ + b₂)위처럼, 결국 ..