[5편-1] 선형분류기 : 직선 하나로 고양이와 개를 구분하는 수식

선형 분류기란?

그림이나 숫자 데이터를 직선 하나로 나눠서 어떤 그룹인지 알아내는 도구
예: 시험 점수를 보고 합격/불합격 나누는 것

$$ f(x,W)=Wx + b $$

W와 b는 뭘까?
W는 '가중치'. 이미지의 각 부분이 얼마나 중요한지 알려주는 숫자.
b는 '편향'. 특정 답을 더 선호하게 만드는 값.

1단계. 이미지를 숫자로 바꾸고
 → 이미지는 픽셀이라는 작은 점들의 모음_(ex) 2x2크기
 → 픽셀은 빨강(R), 초록(G), 파랑(B) 값_3가지
 → 2x2x3 = 12개 숫자로 표현 가능
 → 이 숫자들을 일렬로 늘어놓으면 하나의 긴 숫자 배열(벡터)

2단계. 가중치를 곱하고 편향을 더해서

• 가중치(W)

분류하려는 클래스 수에 따라 크기가 정해짐
예: 3개의 클래스(고양이, 개, 배)를 구분한다면, W는 3×12 크기의 행렬이에요.
즉, 각 클래스마다 12개의 가중치 값이 존재 _ 2x2이미지 & RGB

3단계. 각 종류(고양이, 개, 자동차 등)에 대한 점수를 계산
 → 계산 결과로 각 클래스에 대한 점수 추출
 → 예: 고양이 -96.8점, 개 437.9점, 자동차 61.95점

4단계. 가장 높은 점수를 받은 것을 답으로 선택
 → 이 예시에서는 개 클래스가 437.9점으로 가장 높음
 → 따라서 이 이미지는 '개'로 분류