문제
다음 중 입력 신호를 받아 출력 신호로 연결하기 위한 활성화 함수로 로지스틱 회귀 모델에서도 사용하는 함수는 무엇인가?
① sigmoid ② ReLU ③ tanh ④ log
정답
1번
해설
정답: 1. 입력을 0~1 사이의 값으로 변환하는 시그모이드(sigmoid) 함수는 신경망의 활성화 함수이자, 로지스틱 회귀에서 선형 결합을 확률로 변환하는 데 사용하는 함수이다.
오답 풀이
- 1번: 시그모이드는 로지스틱 회귀에서 확률(0~1)을 계산하는 함수로 정답이다.
- 2번: ReLU는 음수를 0으로, 양수는 그대로 출력하는 신경망 활성화 함수로 로지스틱 회귀에는 쓰지 않는다.
- 3번: tanh는 -1~1 범위의 활성화 함수로 로지스틱 회귀의 표준 함수가 아니다.
- 4번: log는 단순 로그 함수일 뿐 활성화 함수가 아니다.
보충 개념 로지스틱 회귀는 선형 결합값을 시그모이드 σ(z)=1/(1+e^−z)에 통과시켜 0~1의 확률을 출력한다. 같은 시그모이드가 신경망 출력층의 이진 분류 활성화 함수로도 쓰인다.