직선으로 구분할 수 없는 데이터를 분류하는 데 어려움을 겪는 선형 모델의 한계를 넘어설 때입니다. 오늘 우리는 파이토치 워크플로우를 활용해 딥 신경망(DNN)을 학습할 수 있는 복잡한 비선형 결정 경계실제 분류 작업에 필수적인 모델을 구축합니다.

1. 비선형 데이터의 필요성 시각화

우리의 첫 번째 단계는 두 달개비 분포와 같은 도전적인 합성 데이터셋을 만들어, 간단한 선형 모델이 왜 실패하는지 시각적으로 보여주는 것입니다. 이 설정은 클래스를 분리하는 복잡한 곡선을 근사하기 위해 깊은 아키텍처를 사용해야 함을 강요합니다.

데이터 속성

• 데이터 구조:합성 데이터 특징(예: 2개의 특징을 가진 1000개 샘플에 대해 $1000 \times 2$).
• 출력 유형:일반적으로 torch.float32으로 표현되는 클래스 소속 확률 값입니다.
• 목표:다층 계산을 통해 곡선 형태의 결정 경계를 생성하는 것입니다.