가짜연구소2 [cs231n] 3강. Loss function, optimization ✔ 본 포스팅은 20/10/10 ~ 20/12/26 동안 진행하는 가짜연구소 딥러닝기초이론스터디를 통해 학습한 내용입니다. ✔ 본 포스팅은 스탠포드 대학의 cs231n 강의를 정리한 내용입니다. ✔ 아직 이해가 잘 안 되는 부분이 많아서 계속 수정하겠습니다. 😅 지난시간 data-driven approach 로 KNN classifier에 대해 보았고, CIFAR-10 데이터셋으로 실습을 진행하였다. (아직도 다 못함 ㅠㅠ) KNN classifier는 test와 train 이미지간 픽셀값차이를 통해 L2 distance를 구해 거리가 최소인 k개의 train 그리고 train/test data로 나눈 뒤, 최적 hyperparameter를 구하기 위해 검증할때 train data를 K개의 fold로 나.. 2020. 10. 23. [CS231n] 1강. Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition CS231n 은 스탠포드 대학교에서 2017년에 한 강의이다. 강의 틀지마자 이 강의는 730명이 신청해서 강의실 못 들어온 학생들은 업로드되는 영상보고 공부하라는 거 보고 아 스탠포드의 멋짐이 흘러넘침을 느꼈다..... 두근두근 설레는 마음으로 강의를 정리해보겠다! 21세기 현재는 많은 디지털 기기와 컴퓨터 기술이 발전하여 엄청난 양의 시각데이터들이 생성되고 있다. 그 데이터들은 인식하고 처리하기 위해 Computer Vision에 대한 연구가 활발히 일어나고 있다. Computer Vision은 단순한 컴퓨터기술이 아니다. 이를 연구하기 위해서는 "시각"을 가진 인간이나 동물이 어떻게 물체를 인식하는지에 대한 원리를 적용할 수도 있어야 하고, 물체가 어떻게 상이 맺히는지에 대해서도 알아야 하는 등 굉.. 2020. 10. 9. 이전 1 다음
