2 시그모이드 함수

그런데 이러한 S자 형태로 그래프가 그려지는 함수가 있습니다. 바로 우리가 ‘3장. 딥러닝을 위한 기초 수학’에서 배운 시그모이드 함수(sigmoid function)입니다. 시그모이드 함수를 이용해 로지스틱 회귀를 풀어 나가는 공식은 다음과 같습니다.

이 식을 통해 알 수 있는 것은 우리가 구해야 하는 값이 여기서도 결국 ax + b라는 것입니다. 선형 회귀 때와 마찬가지이지요. 그러면 여기서 a와 b는 무슨 의미를 가지고 있을까요?

먼저 a는 그래프의 경사도를 결정합니다. 그림 6-3과 같이 a 값이 커지면 경사가 커지고 a 값이 작아지면 경사가 작아집니다.

그림 6-3 | a 값이 클 때와 작을 때의 그래프 변화