'정규'선형 회귀와 딥 러닝 선형 회귀의 차이점은 무엇입니까?

정기적 인 머신 러닝 분석에서 선형 회귀와 "딥 러닝"설정에서 선형 회귀의 차이점을 알고 싶습니다. 딥 러닝 설정에서 선형 회귀에 사용되는 알고리즘

딥 러닝을 통해보다 정확하게 신경망을 의미한다고 가정하면 선형 활성화 기능 만있는 바닐라가 완전히 연결된 피드 포워드 신경망 은 계층 수에 관계없이 선형 회귀를 수행합니다. 한 가지 차이점은 신경망에서는 일반적으로 경사 하강을 사용하는 반면 "정상"선형 회귀 분석에서는 가능하면 정규 방정식을 사용한다는 것입니다 (피처 수가 너무 많지 않은 경우).

숨겨진 계층이없고 선형 활성화 기능 (즉, 신원 활성화 기능)을 사용하는 완전히 연결된 피드 포워드 신경망의 예 :

출력 레이어의 활성화 함수를 시그 모이 드 함수로 바꾸면 신경망은 로지스틱 회귀를 수행합니다. 출력 계층의 활성화 기능을 softmax 기능으로 바꾸고 몇 개의 출력 단위를 추가하면 신경망은 멀티 클래스 로지스틱 회귀를 수행합니다 : 로지스틱 회귀와 신경망의 차이 . 비용 함수를 힌지 손실 로 바꾸면 신경망 은 기본 형식 인 http://cs231n.github.io/linear-classify/로 최적화 된 SVM 입니다.

위의 그림에서 TensorFlow로 프로그래밍 된 예는 다음과 같습니다.

""" Linear Regression Example """
# https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/linear_regression.py

from __future__ import absolute_import, division, print_function

import tflearn

# Regression data
X = [3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1]
Y = [1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221,2.827,3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3]

# Linear Regression graph
input_ = tflearn.input_data(shape=[None])
linear = tflearn.single_unit(input_)
regression = tflearn.regression(linear, optimizer='sgd', loss='mean_square',
                                metric='R2', learning_rate=0.01)
m = tflearn.DNN(regression)
m.fit(X, Y, n_epoch=1000, show_metric=True, snapshot_epoch=False)

print("\nRegression result:")
print("Y = " + str(m.get_weights(linear.W)) +
      "*X + " + str(m.get_weights(linear.b)))

print("\nTest prediction for x = 3.2, 3.3, 3.4:")
print(m.predict([3.2, 3.3, 3.4]))
# should output (close, not exact) y = [1.5315033197402954, 1.5585315227508545, 1.5855598449707031]

다음 은 신경망 라이브러리를 사용하지 않는 코드 스 니펫입니다.

# From http://briandolhansky.com/blog/artificial-neural-networks-linear-regression-part-1
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Load the data and create the data matrices X and Y
# This creates a feature vector X with a column of ones (bias)
# and a column of car weights.
# The target vector Y is a column of MPG values for each car.
X_file = np.genfromtxt('mpg.csv', delimiter=',', skip_header=1)
N = np.shape(X_file)[0]
X = np.hstack((np.ones(N).reshape(N, 1), X_file[:, 4].reshape(N, 1)))
Y = X_file[:, 0]

# Standardize the input 
X[:, 1] = (X[:, 1]-np.mean(X[:, 1]))/np.std(X[:, 1])

# There are two weights, the bias weight and the feature weight
w = np.array([0, 0])

# Start batch gradient descent, it will run for max_iter epochs and have a step
# size eta
max_iter = 100
eta = 1E-3
for t in range(0, max_iter):
    # We need to iterate over each data point for one epoch
    grad_t = np.array([0., 0.])
    for i in range(0, N):
        x_i = X[i, :]
        y_i = Y[i]
        # Dot product, computes h(x_i, w)
        h = np.dot(w, x_i)-y_i
        grad_t += 2*x_i*h

    # Update the weights
    w = w - eta*grad_t
print "Weights found:",w

# Plot the data and best fit line
tt = np.linspace(np.min(X[:, 1]), np.max(X[:, 1]), 10)
bf_line = w[0]+w[1]*tt

plt.plot(X[:, 1], Y, 'kx', tt, bf_line, 'r-')
plt.xlabel('Weight (Normalized)')
plt.ylabel('MPG')
plt.title('ANN Regression on 1D MPG Data')

plt.savefig('mpg.png')

plt.show()

데이터 파일 mpg.csv(스택 교환 응답 크기 제한으로 인해 ~ 50 % 축소) :

mpg (n),cylinders (n),displacement (n),horsepower (n),weight (n),acceleration (n),year (n),origin (n), name (s)
18.000000,8.000000,307.000000,130.000000,3504.000000,12.000000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,350.000000,165.000000,3693.000000,11.500000,70.000000,1.000000
18.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3436.000000,11.000000,70.000000,1.000000
16.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3433.000000,12.000000,70.000000,1.000000
17.000000,8.000000,302.000000,140.000000,3449.000000,10.500000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,429.000000,198.000000,4341.000000,10.000000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,454.000000,220.000000,4354.000000,9.000000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,440.000000,215.000000,4312.000000,8.500000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,455.000000,225.000000,4425.000000,10.000000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,390.000000,190.000000,3850.000000,8.500000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,383.000000,170.000000,3563.000000,10.000000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,340.000000,160.000000,3609.000000,8.000000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,400.000000,150.000000,3761.000000,9.500000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,455.000000,225.000000,3086.000000,10.000000,70.000000,1.000000
24.000000,4.000000,113.000000,95.000000,2372.000000,15.000000,70.000000,3.000000
22.000000,6.000000,198.000000,95.000000,2833.000000,15.500000,70.000000,1.000000
18.000000,6.000000,199.000000,97.000000,2774.000000,15.500000,70.000000,1.000000
21.000000,6.000000,200.000000,85.000000,2587.000000,16.000000,70.000000,1.000000
27.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2130.000000,14.500000,70.000000,3.000000
26.000000,4.000000,97.000000,46.000000,1835.000000,20.500000,70.000000,2.000000
25.000000,4.000000,110.000000,87.000000,2672.000000,17.500000,70.000000,2.000000
24.000000,4.000000,107.000000,90.000000,2430.000000,14.500000,70.000000,2.000000
25.000000,4.000000,104.000000,95.000000,2375.000000,17.500000,70.000000,2.000000
26.000000,4.000000,121.000000,113.000000,2234.000000,12.500000,70.000000,2.000000
21.000000,6.000000,199.000000,90.000000,2648.000000,15.000000,70.000000,1.000000
10.000000,8.000000,360.000000,215.000000,4615.000000,14.000000,70.000000,1.000000
10.000000,8.000000,307.000000,200.000000,4376.000000,15.000000,70.000000,1.000000
11.000000,8.000000,318.000000,210.000000,4382.000000,13.500000,70.000000,1.000000
9.000000,8.000000,304.000000,193.000000,4732.000000,18.500000,70.000000,1.000000
27.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2130.000000,14.500000,71.000000,3.000000
28.000000,4.000000,140.000000,90.000000,2264.000000,15.500000,71.000000,1.000000
25.000000,4.000000,113.000000,95.000000,2228.000000,14.000000,71.000000,3.000000
19.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2634.000000,13.000000,71.000000,1.000000
16.000000,6.000000,225.000000,105.000000,3439.000000,15.500000,71.000000,1.000000
17.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3329.000000,15.500000,71.000000,1.000000
19.000000,6.000000,250.000000,88.000000,3302.000000,15.500000,71.000000,1.000000
18.000000,6.000000,232.000000,100.000000,3288.000000,15.500000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,350.000000,165.000000,4209.000000,12.000000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,400.000000,175.000000,4464.000000,11.500000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,351.000000,153.000000,4154.000000,13.500000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4096.000000,13.000000,71.000000,1.000000
12.000000,8.000000,383.000000,180.000000,4955.000000,11.500000,71.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,170.000000,4746.000000,12.000000,71.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,175.000000,5140.000000,12.000000,71.000000,1.000000
18.000000,6.000000,258.000000,110.000000,2962.000000,13.500000,71.000000,1.000000
22.000000,4.000000,140.000000,72.000000,2408.000000,19.000000,71.000000,1.000000
19.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3282.000000,15.000000,71.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,88.000000,3139.000000,14.500000,71.000000,1.000000
23.000000,4.000000,122.000000,86.000000,2220.000000,14.000000,71.000000,1.000000
28.000000,4.000000,116.000000,90.000000,2123.000000,14.000000,71.000000,2.000000
30.000000,4.000000,79.000000,70.000000,2074.000000,19.500000,71.000000,2.000000
30.000000,4.000000,88.000000,76.000000,2065.000000,14.500000,71.000000,2.000000
31.000000,4.000000,71.000000,65.000000,1773.000000,19.000000,71.000000,3.000000
35.000000,4.000000,72.000000,69.000000,1613.000000,18.000000,71.000000,3.000000
27.000000,4.000000,97.000000,60.000000,1834.000000,19.000000,71.000000,2.000000
26.000000,4.000000,91.000000,70.000000,1955.000000,20.500000,71.000000,1.000000
24.000000,4.000000,113.000000,95.000000,2278.000000,15.500000,72.000000,3.000000
25.000000,4.000000,97.500000,80.000000,2126.000000,17.000000,72.000000,1.000000
23.000000,4.000000,97.000000,54.000000,2254.000000,23.500000,72.000000,2.000000
20.000000,4.000000,140.000000,90.000000,2408.000000,19.500000,72.000000,1.000000
21.000000,4.000000,122.000000,86.000000,2226.000000,16.500000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,165.000000,4274.000000,12.000000,72.000000,1.000000
14.000000,8.000000,400.000000,175.000000,4385.000000,12.000000,72.000000,1.000000
15.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4135.000000,13.500000,72.000000,1.000000
14.000000,8.000000,351.000000,153.000000,4129.000000,13.000000,72.000000,1.000000
17.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3672.000000,11.500000,72.000000,1.000000
11.000000,8.000000,429.000000,208.000000,4633.000000,11.000000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,155.000000,4502.000000,13.500000,72.000000,1.000000
12.000000,8.000000,350.000000,160.000000,4456.000000,13.500000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,190.000000,4422.000000,12.500000,72.000000,1.000000
19.000000,3.000000,70.000000,97.000000,2330.000000,13.500000,72.000000,3.000000
15.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3892.000000,12.500000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,307.000000,130.000000,4098.000000,14.000000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,302.000000,140.000000,4294.000000,16.000000,72.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4077.000000,14.000000,72.000000,1.000000
18.000000,4.000000,121.000000,112.000000,2933.000000,14.500000,72.000000,2.000000
22.000000,4.000000,121.000000,76.000000,2511.000000,18.000000,72.000000,2.000000
21.000000,4.000000,120.000000,87.000000,2979.000000,19.500000,72.000000,2.000000
26.000000,4.000000,96.000000,69.000000,2189.000000,18.000000,72.000000,2.000000
22.000000,4.000000,122.000000,86.000000,2395.000000,16.000000,72.000000,1.000000
28.000000,4.000000,97.000000,92.000000,2288.000000,17.000000,72.000000,3.000000
23.000000,4.000000,120.000000,97.000000,2506.000000,14.500000,72.000000,3.000000
28.000000,4.000000,98.000000,80.000000,2164.000000,15.000000,72.000000,1.000000
27.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2100.000000,16.500000,72.000000,3.000000
13.000000,8.000000,350.000000,175.000000,4100.000000,13.000000,73.000000,1.000000
14.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3672.000000,11.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,145.000000,3988.000000,13.000000,73.000000,1.000000
14.000000,8.000000,302.000000,137.000000,4042.000000,14.500000,73.000000,1.000000
15.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3777.000000,12.500000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,429.000000,198.000000,4952.000000,11.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,150.000000,4464.000000,12.000000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,351.000000,158.000000,4363.000000,13.000000,73.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4237.000000,14.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,440.000000,215.000000,4735.000000,11.000000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,455.000000,225.000000,4951.000000,11.000000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,360.000000,175.000000,3821.000000,11.000000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,225.000000,105.000000,3121.000000,16.500000,73.000000,1.000000
16.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3278.000000,18.000000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2945.000000,16.000000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,88.000000,3021.000000,16.500000,73.000000,1.000000
23.000000,6.000000,198.000000,95.000000,2904.000000,16.000000,73.000000,1.000000
26.000000,4.000000,97.000000,46.000000,1950.000000,21.000000,73.000000,2.000000
11.000000,8.000000,400.000000,150.000000,4997.000000,14.000000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,400.000000,167.000000,4906.000000,12.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,360.000000,170.000000,4654.000000,13.000000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,350.000000,180.000000,4499.000000,12.500000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2789.000000,15.000000,73.000000,1.000000
20.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2279.000000,19.000000,73.000000,3.000000
21.000000,4.000000,140.000000,72.000000,2401.000000,19.500000,73.000000,1.000000
22.000000,4.000000,108.000000,94.000000,2379.000000,16.500000,73.000000,3.000000
18.000000,3.000000,70.000000,90.000000,2124.000000,13.500000,73.000000,3.000000
19.000000,4.000000,122.000000,85.000000,2310.000000,18.500000,73.000000,1.000000
21.000000,6.000000,155.000000,107.000000,2472.000000,14.000000,73.000000,1.000000
26.000000,4.000000,98.000000,90.000000,2265.000000,15.500000,73.000000,2.000000
15.000000,8.000000,350.000000,145.000000,4082.000000,13.000000,73.000000,1.000000
16.000000,8.000000,400.000000,230.000000,4278.000000,9.500000,73.000000,1.000000
29.000000,4.000000,68.000000,49.000000,1867.000000,19.500000,73.000000,2.000000
24.000000,4.000000,116.000000,75.000000,2158.000000,15.500000,73.000000,2.000000
20.000000,4.000000,114.000000,91.000000,2582.000000,14.000000,73.000000,2.000000
19.000000,4.000000,121.000000,112.000000,2868.000000,15.500000,73.000000,2.000000
15.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3399.000000,11.000000,73.000000,1.000000
24.000000,4.000000,121.000000,110.000000,2660.000000,14.000000,73.000000,2.000000
20.000000,6.000000,156.000000,122.000000,2807.000000,13.500000,73.000000,3.000000
11.000000,8.000000,350.000000,180.000000,3664.000000,11.000000,73.000000,1.000000
20.000000,6.000000,198.000000,95.000000,3102.000000,16.500000,74.000000,1.000000
19.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2901.000000,16.000000,74.000000,1.000000
15.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3336.000000,17.000000,74.000000,1.000000
31.000000,4.000000,79.000000,67.000000,1950.000000,19.000000,74.000000,3.000000
26.000000,4.000000,122.000000,80.000000,2451.000000,16.500000,74.000000,1.000000
32.000000,4.000000,71.000000,65.000000,1836.000000,21.000000,74.000000,3.000000
25.000000,4.000000,140.000000,75.000000,2542.000000,17.000000,74.000000,1.000000
16.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3781.000000,17.000000,74.000000,1.000000
16.000000,6.000000,258.000000,110.000000,3632.000000,18.000000,74.000000,1.000000
18.000000,6.000000,225.000000,105.000000,3613.000000,16.500000,74.000000,1.000000
16.000000,8.000000,302.000000,140.000000,4141.000000,14.000000,74.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,150.000000,4699.000000,14.500000,74.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4457.000000,13.500000,74.000000,1.000000
14.000000,8.000000,302.000000,140.000000,4638.000000,16.000000,74.000000,1.000000
14.000000,8.000000,304.000000,150.000000,4257.000000,15.500000,74.000000,1.000000
29.000000,4.000000,98.000000,83.000000,2219.000000,16.500000,74.000000,2.000000
26.000000,4.000000,79.000000,67.000000,1963.000000,15.500000,74.000000,2.000000
26.000000,4.000000,97.000000,78.000000,2300.000000,14.500000,74.000000,2.000000
31.000000,4.000000,76.000000,52.000000,1649.000000,16.500000,74.000000,3.000000
32.000000,4.000000,83.000000,61.000000,2003.000000,19.000000,74.000000,3.000000
28.000000,4.000000,90.000000,75.000000,2125.000000,14.500000,74.000000,1.000000
24.000000,4.000000,90.000000,75.000000,2108.000000,15.500000,74.000000,2.000000
26.000000,4.000000,116.000000,75.000000,2246.000000,14.000000,74.000000,2.000000
24.000000,4.000000,120.000000,97.000000,2489.000000,15.000000,74.000000,3.000000
26.000000,4.000000,108.000000,93.000000,2391.000000,15.500000,74.000000,3.000000
31.000000,4.000000,79.000000,67.000000,2000.000000,16.000000,74.000000,2.000000
19.000000,6.000000,225.000000,95.000000,3264.000000,16.000000,75.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,105.000000,3459.000000,16.000000,75.000000,1.000000
15.000000,6.000000,250.000000,72.000000,3432.000000,21.000000,75.000000,1.000000
15.000000,6.000000,250.000000,72.000000,3158.000000,19.500000,75.000000,1.000000
16.000000,8.000000,400.000000,170.000000,4668.000000,11.500000,75.000000,1.000000
15.000000,8.000000,350.000000,145.000000,4440.000000,14.000000,75.000000,1.000000
16.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4498.000000,14.500000,75.000000,1.000000
14.000000,8.000000,351.000000,148.000000,4657.000000,13.500000,75.000000,1.000000
17.000000,6.000000,231.000000,110.000000,3907.000000,21.000000,75.000000,1.000000
16.000000,6.000000,250.000000,105.000000,3897.000000,18.500000,75.000000,1.000000
15.000000,6.000000,258.000000,110.000000,3730.000000,19.000000,75.000000,1.000000
18.000000,6.000000,225.000000,95.000000,3785.000000,19.000000,75.000000,1.000000
21.000000,6.000000,231.000000,110.000000,3039.000000,15.000000,75.000000,1.000000
20.000000,8.000000,262.000000,110.000000,3221.000000,13.500000,75.000000,1.000000
13.000000,8.000000,302.000000,129.000000,3169.000000,12.000000,75.000000,1.000000
29.000000,4.000000,97.000000,75.000000,2171.000000,16.000000,75.000000,3.000000
23.000000,4.000000,140.000000,83.000000,2639.000000,17.000000,75.000000,1.000000
20.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2914.000000,16.000000,75.000000,1.000000
23.000000,4.000000,140.000000,78.000000,2592.000000,18.500000,75.000000,1.000000
24.000000,4.000000,134.000000,96.000000,2702.000000,13.500000,75.000000,3.000000
25.000000,4.000000,90.000000,71.000000,2223.000000,16.500000,75.000000,2.000000
24.000000,4.000000,119.000000,97.000000,2545.000000,17.000000,75.000000,3.000000
18.000000,6.000000,171.000000,97.000000,2984.000000,14.500000,75.000000,1.000000
29.000000,4.000000,90.000000,70.000000,1937.000000,14.000000,75.000000,2.000000
19.000000,6.000000,232.000000,90.000000,3211.000000,17.000000,75.000000,1.000000
23.000000,4.000000,115.000000,95.000000,2694.000000,15.000000,75.000000,2.000000
23.000000,4.000000,120.000000,88.000000,2957.000000,17.000000,75.000000,2.000000
22.000000,4.000000,121.000000,98.000000,2945.000000,14.500000,75.000000,2.000000
25.000000,4.000000,121.000000,115.000000,2671.000000,13.500000,75.000000,2.000000
33.000000,4.000000,91.000000,53.000000,1795.000000,17.500000,75.000000,3.000000
28.000000,4.000000,107.000000,86.000000,2464.000000,15.500000,76.000000,2.000000
25.000000,4.000000,116.000000,81.000000,2220.000000,16.900000,76.000000,2.000000
25.000000,4.000000,140.000000,92.000000,2572.000000,14.900000,76.000000,1.000000
26.000000,4.000000,98.000000,79.000000,2255.000000,17.700000,76.000000,1.000000
27.000000,4.000000,101.000000,83.000000,2202.000000,15.300000,76.000000,2.000000
17.500000,8.000000,305.000000,140.000000,4215.000000,13.000000,76.000000,1.000000
16.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4190.000000,13.000000,76.000000,1.000000
15.500000,8.000000,304.000000,120.000000,3962.000000,13.900000,76.000000,1.000000
14.500000,8.000000,351.000000,152.000000,4215.000000,12.800000,76.000000,1.000000
22.000000,6.000000,225.000000,100.000000,3233.000000,15.400000,76.000000,1.000000
22.000000,6.000000,250.000000,105.000000,3353.000000,14.500000,76.000000,1.000000
24.000000,6.000000,200.000000,81.000000,3012.000000,17.600000,76.000000,1.000000
22.500000,6.000000,232.000000,90.000000,3085.000000,17.600000,76.000000,1.000000
29.000000,4.000000,85.000000,52.000000,2035.000000,22.200000,76.000000,1.000000
24.500000,4.000000,98.000000,60.000000,2164.000000,22.100000,76.000000,1.000000
29.000000,4.000000,90.000000,70.000000,1937.000000,14.200000,76.000000,2.000000
33.000000,4.000000,91.000000,53.000000,1795.000000,17.400000,76.000000,3.000000
20.000000,6.000000,225.000000,100.000000,3651.000000,17.700000,76.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,78.000000,3574.000000,21.000000,76.000000,1.000000
18.500000,6.000000,250.000000,110.000000,3645.000000,16.200000,76.000000,1.000000
17.500000,6.000000,258.000000,95.000000,3193.000000,17.800000,76.000000,1.000000
29.500000,4.000000,97.000000,71.000000,1825.000000,12.200000,76.000000,2.000000
32.000000,4.000000,85.000000,70.000000,1990.000000,17.000000,76.000000,3.000000
28.000000,4.000000,97.000000,75.000000,2155.000000,16.400000,76.000000,3.000000
26.500000,4.000000,140.000000,72.000000,2565.000000,13.600000,76.000000,1.000000
20.000000,4.000000,130.000000,102.000000,3150.000000,15.700000,76.000000,2.000000
13.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3940.000000,13.200000,76.000000,1.000000
19.000000,4.000000,120.000000,88.000000,3270.000000,21.900000,76.000000,2.000000
19.000000,6.000000,156.000000,108.000000,2930.000000,15.500000,76.000000,3.000000
16.500000,6.000000,168.000000,120.000000,3820.000000,16.700000,76.000000,2.000000
16.500000,8.000000,350.000000,180.000000,4380.000000,12.100000,76.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,145.000000,4055.000000,12.000000,76.000000,1.000000
13.000000,8.000000,302.000000,130.000000,3870.000000,15.000000,76.000000,1.000000
13.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3755.000000,14.000000,76.000000,1.000000
31.500000,4.000000,98.000000,68.000000,2045.000000,18.500000,77.000000,3.000000
30.000000,4.000000,111.000000,80.000000,2155.000000,14.800000,77.000000,1.000000
36.000000,4.000000,79.000000,58.000000,1825.000000,18.600000,77.000000,2.000000
25.500000,4.000000,122.000000,96.000000,2300.000000,15.500000,77.000000,1.000000
33.500000,4.000000,85.000000,70.000000,1945.000000,16.800000,77.000000,3.000000
17.500000,8.000000,305.000000,145.000000,3880.000000,12.500000,77.000000,1.000000
17.000000,8.000000,260.000000,110.000000,4060.000000,19.000000,77.000000,1.000000
15.500000,8.000000,318.000000,145.000000,4140.000000,13.700000,77.000000,1.000000
15.000000,8.000000,302.000000,130.000000,4295.000000,14.900000,77.000000,1.000000
17.500000,6.000000,250.000000,110.000000,3520.000000,16.400000,77.000000,1.000000
20.500000,6.000000,231.000000,105.000000,3425.000000,16.900000,77.000000,1.000000
19.000000,6.000000,225.000000,100.000000,3630.000000,17.700000,77.000000,1.000000
18.500000,6.000000,250.000000,98.000000,3525.000000,19.000000,77.000000,1.000000
16.000000,8.000000,400.000000,180.000000,4220.000000,11.100000,77.000000,1.000000
15.500000,8.000000,350.000000,170.000000,4165.000000,11.400000,77.000000,1.000000
15.500000,8.000000,400.000000,190.000000,4325.000000,12.200000,77.000000,1.000000
16.000000,8.000000,351.000000,149.000000,4335.000000,14.500000,77.000000,1.000000
29.000000,4.000000,97.000000,78.000000,1940.000000,14.500000,77.000000,2.000000
24.500000,4.000000,151.000000,88.000000,2740.000000,16.000000,77.000000,1.000000
26.000000,4.000000,97.000000,75.000000,2265.000000,18.200000,77.000000,3.000000
25.500000,4.000000,140.000000,89.000000,2755.000000,15.800000,77.000000,1.000000
30.500000,4.000000,98.000000,63.000000,2051.000000,17.000000,77.000000,1.000000
33.500000,4.000000,98.000000,83.000000,2075.000000,15.900000,77.000000,1.000000
30.000000,4.000000,97.000000,67.000000,1985.000000,16.400000,77.000000,3.000000
30.500000,4.000000,97.000000,78.000000,2190.000000,14.100000,77.000000,2.000000
22.000000,6.000000,146.000000,97.000000,2815.000000,14.500000,77.000000,3.000000
21.500000,4.000000,121.000000,110.000000,2600.000000,12.800000,77.000000,2.000000
21.500000,3.000000,80.000000,110.000000,2720.000000,13.500000,77.000000,3.000000
43.100000,4.000000,90.000000,48.000000,1985.000000,21.500000,78.000000,2.000000
36.100000,4.000000,98.000000,66.000000,1800.000000,14.400000,78.000000,1.000000
32.800000,4.000000,78.000000,52.000000,1985.000000,19.400000,78.000000,3.000000
39.400000,4.000000,85.000000,70.000000,2070.000000,18.600000,78.000000,3.000000
36.100000,4.000000,91.000000,60.000000,1800.000000,16.400000,78.000000,3.000000
19.900000,8.000000,260.000000,110.000000,3365.000000,15.500000,78.000000,1.000000

대부분의 경우 딥 러닝의 경우 비선형 인 회귀의 경우 최종 계층에는 식별 기능과 손실 기능이있는 1 개의 뉴런이 있으며 분류에 사용되는 이진 또는 범주 형 교차 엔트로피 대신 MSE, MAE가 최적화됩니다.