학습 스칼라 Swish 검산 계산기
학습 스칼라 Swish 검산에 필요한 실수 입력 x 값을 입력합니다. 정의역·분모·정밀도 조건을 확인하고 결과를 계산하세요.
계산 적용 범위
- 스칼라 활성함수 값입니다. 매우 큰 지수에는 안정형 계산을 적용합니다. GELU의 정규 CDF는 수치 근사이며 ReLU의 0에서 미분값을 임의로 정하지 않습니다.
- 한 단계 연산과 정규화 항의 정의를 확인합니다. 수치 갱신이 최적해·수렴·좋은 학습률을 보장하지 않습니다.
- 지표별 단위와 비율 척도를 확인하세요. 다른 지표와 비교하거나 모델·현실 적합성을 판단할 때 정의와 가정이 일치해야 합니다.
계산 공식
x·sigmoid(x)
스칼라 활성함수 값입니다. 매우 큰 지수에는 안정형 계산을 적용합니다. GELU의 정규 CDF는 수치 근사이며 ReLU의 0에서 미분값을 임의로 정하지 않습니다. 한 단계 연산과 정규화 항의 정의를 확인합니다. 수치 갱신이 최적해·수렴·좋은 학습률을 보장하지 않습니다.
입력 항목
- 실수 입력 x:
사용 예시
독립 기준값으로 확인하는 예시
실수 입력 x: 1일 때 결과는 0.73105857863입니다. 기준값은 NumPy·SciPy 또는 Python Fraction·정수 연산으로 별도 계산했습니다.
자주 묻는 질문
학습 스칼라 Swish 검산의 공식과 조건은 무엇인가요?
스칼라 활성함수 값입니다. 매우 큰 지수에는 안정형 계산을 적용합니다. GELU의 정규 CDF는 수치 근사이며 ReLU의 0에서 미분값을 임의로 정하지 않습니다.
정의 불가·무한대·오류 표시는 어떤 의미인가요?
필요한 분모가 0인 지표는 정의 불가로 표시합니다. 확률 0을 정답에 부여한 로그손실과 분포 발산처럼 정의상 무한대인 경우는 ∞입니다. 허용하지 않는 정의역·부족한 표본·표현 범위 초과는 오류로 구분합니다.
모든 결과가 기호적으로 정확한 값인가요?
큰 정수와 유리수 모델은 BigInt·기약분수로 정확히 출력합니다. 일반 실수·벡터·행렬·분포는 IEEE 754 수치 계산이며 비정수는 최대 유효숫자 12자리로 표시합니다. 수치 미분·적분·분포 함수에는 근사 오차가 남습니다.