붓꽃데이터를 이용한 역전파를 이용한 다층 퍼셉트론 학습과 다중클래스 MLP BP 학습

1. 다중클래스 MLP BP 학습 붓꽃데이터 파이썬 예제

• 출력층 활성화 함수: Softmax를 사용합니다. Softmax는 다중 클래스 분류 문제에서 출력층에서 각 클래스에 대한 확률을 계산하는 데 사용됩니다.

• 손실 함수: 교차 엔트로피 손실(Cross-Entropy Loss)을 사용합니다. 이 손실 함수는 Softmax와 함께 사용되며, 모델이 출력한 확률 분포와 실제 클래스 레이블 간의 차이를 측정합니다.

• 역전파: Softmax 출력층에 대해 교차 엔트로피 손실의 미분을 사용하여 역전파를 수행합니다. 이 방법은 다중 클래스 분류 문제에서 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다.

• https://github.com/yungblud/iris-perceptron/blob/main/src/multiclass_mlp_bp.py

2. 역전파를 이용한 다층 퍼셉트론 학습 붓꽃데이터 집합으로 하는 파이썬 예제

• 출력층 활성화 함수: 시그모이드(Sigmoid)를 사용하거나 단순한 선형 활성화를 사용할 수 있습니다. 시그모이드는 이진 분류 또는 다중 이진 분류에서 주로 사용되며, 확률 값을 출력하지만 각 클래스의 확률 합이 1이 되지 않습니다.

• 손실 함수: 평균 제곱 오차(MSE, Mean Squared Error) 손실 함수를 사용합니다. 이 손실 함수는 회귀 문제나 시그모이드 출력층이 있는 경우에 종종 사용되지만, 다중 클래스 분류에서는 교차 엔트로피 손실보다 덜 적합합니다.

• 역전파: 시그모이드 활성화 함수와 MSE 손실 함수를 사용해 역전파를 수행합니다. 이 방법은 다중 클래스 분류보다는 이진 분류나 회귀 문제에서 더 자주 사용됩니다.

• https://github.com/yungblud/iris-perceptron/blob/main/src/mlp_bp.py

주요 차이점 요약:

1. 출력층 활성화 함수:
• Softmax (다중클래스 MLP): 다중 클래스 분류 문제에서 각 클래스에 대한 확률을 계산.
• Sigmoid (다층 퍼셉트론 학습): 이진 또는 다중 이진 분류에서 사용되며, 다중 클래스 분류에서는 덜 적합.

2. 손실 함수:
• 교차 엔트로피 손실 (다중클래스 MLP): 분류 문제에서 확률 출력에 대해 더 적합.
• MSE (다층 퍼셉트론 학습): 회귀 문제나 단순 분류에서 사용되며, 분류 문제에서는 덜 적합.

3. 역전파 방법:
• 다중 클래스 분류 문제에서는 Softmax와 교차 엔트로피 손실을 사용한 역전파가 더 일반적이며, 이를 통해 각 클래스에 대한 확률을 정확히 학습할 수 있습니다.
• MSE와 시그모이드를 사용하는 경우에는 출력값이 확률로 해석되기 어려우며, 이로 인해 다중 클래스 분류 문제에서 정확도가 떨어질 수 있습니다.

결론:

• 다중클래스 MLP 예제는 다중 클래스 분류 문제에 특화된 방법을 사용하며, Softmax와 교차 엔트로피 손실을 통해 각 클래스에 대한 확률을 학습합니다.

• 다층 퍼셉트론 예제는 더 일반적인 방법으로, 특정한 활성화 함수와 손실 함수를 사용하여 단순한 학습을 수행하지만, 다중 클래스 분류 문제에서는 적합하지 않을 수 있습니다.