그러나 놀이터의 물체의 소위 높이는 처음에 어떻게 계산됩니까?
 우리는 먼저 놀이터의 모양을 어떻게 정의합니까?
좋은 질문입니다!
 놀이터의 물체의 높이 또는 신경망 함수 표면의 다른 지점에서의 손실 함수의 값은 처음에는 무작위로 초기화 된 가중치 및 바이어스 세트를 사용하여 계산됩니다.
신경망을 구축 할 때, 우리는 네트워크의 아키텍처를 정의합니다. 여기에는 층 수와 각 층의 뉴런 수가 포함됩니다.
 또한 입력 신호를 출력 신호로 변환하는 함수 인 각 뉴런에서 사용되는 활성화 기능을 정의합니다.
우리가 네트워크의 아키텍처를 정의하면 각 뉴런의 가중치와 편견을 무작위로 초기화합니다.
 이러한 초기 값은 손실 함수의 초기 표면을 제공하며 교육 프로세스를 시작하는 데 사용할 수 있습니다.
훈련하는 동안 우리는 손실 함수의 그라디언트를 사용하여 무게와 바이어스를 업데이트하여 역전술을 사용하여 계산합니다. 역전술은 미적분학의 체인 규칙을 재귀 적으로 적용함으로써 네트워크의 각 매개 변수에 대한 손실 함수의 그라디언트를 효율적으로 계산하는 기술입니다.
가중치와 바이어스를 업데이트 할 때 손실 함수의 표면이 변하고 표면의 하부 지점으로 점차 이동합니다.
 이 과정은 손실 함수가 최소화되는 지점에 도달하거나 미리 정해진 정지 기준에 도달 할 때까지 여러 번 반복됩니다.
따라서 요약하면 신경망의 가중치와 바이어스를 무작위로 초기화하여 놀이터의 모양 또는 손실 함수의 초기 표면을 정의합니다.
 그런 다음 역전술을 사용하여 손실 함수의 그라디언트를 계산하고 가중치 및 바이어스를 업데이트하여 손실 함수 표면의 하부 지점으로 이동합니다.