# 네트워크 학습 과정

  1. 출력 계산
    - 네트워크의 입력층으로부터 출력층까지 순차대로 값을 전달하며 [[가중치]], [[편향]], [[활성화 함수]]로 출력을 계산합니다.
  2. 오차 계산
    - 주어진 입력에 대해 기대하는 정답과 출력 계산에서 구한 출력을 비교하여 오차를 계산합니다.
    - 이 오차는 네트워크 학습으로 최소화해야 하는 대상입니다.
  3. 오류 역전파
    - 오차 계산에서 구한 오차를 출력 게산에서 출력을 계산할 때의 반대 방향으로 전파합니다.
    - 이 [[역전파]]로 파라미터의 경사를 구합니다.
  4. 파라미터 갱신
    - 기존 파라미터에서 파라미터의 경사와 [[학습률]]을 곱한 값을 차감하여 업데이트합니다.