개념과 작동 원리
가중치 벡터는 분류 경계의 방향을, 편향은 위치를 정합니다. 두 입력 특성의 경우 경계는 직선으로 나타납니다.
오분류한 점에서 가중치와 편향을 조정해 정답 방향으로 경계를 이동합니다. 학습 순서와 초기값에 따라 도달 경계나 속도가 달라질 수 있습니다.
관계식과 성립 조건
실험은 w←w+η(y−ŷ)x, b←b+η(y−ŷ)로 갱신합니다. 실제값 y와 예측값 ŷ의 차이가 없으면 이 갱신량은 0입니다.
표준 퍼셉트론의 수렴 성질에는 선형 분리 가능성 등이 필요합니다. XOR처럼 선형 분리할 수 없는 배치는 학습 횟수를 무작정 늘려도 단층 직선으로 해결되지 않습니다.
가상 실험에서 읽을 변화
선형 분리 가능한 점은 하나의 직선으로 학습할 수 있어요.
단층 이진 분류기예요. XOR은 선형 분리가 불가능해요. 수렴 속도는 초기값과 순서에 의존해요.
핵심 관계와 기호
w ← w + η(y − ŷ)x · b ← b + η(y − ŷ)
| 기호 | 뜻 | 단위 |
|---|---|---|
| w, b | 가중치·편향 | 모형 매개변수 |
| η | 학습률 | 모형 계수 |
| y, ŷ | 정답·예측 범주 | 0 또는 1 |
예시로 확인하기
정확도가 백 퍼센트면 오분류 수는?
영 개예요 · 선형 분리 가능한 점은 하나의 직선으로 학습할 수 있어요.
자주 헷갈리는 점
- 학습 오차가 줄지 않는 원인이 항상 학습률이 작기 때문인 것은 아닙니다.