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Optimization & Gradient Descent

Optimization(최적화)는 Loss function(손실 함수)의 값을 최소화하는 파라미터를 구하는 과정입니다. 손실 함수는 모델의 예측값과 실제 정답의 차이를 비교하는 함수입니다. 따라서 손실 함수의 값을 최소화하는 최적화란 모델의 예측값과 실제 값의 오차를

2022년 10월 28일
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[CS231n] Lecture 1 정리

Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition CS231n은 스탠포드 대학교에서 제공하는 컴퓨터 비전(Computer Vision)에 대한 강의다. 강의와 슬라이드를

2022년 3월 29일
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Data Augmentation

Data Augmentation은 데이터셋을 여러 가지 방법으로 증강시키는(augment) 방법입니다. 우리는 Data Augmentation을 통해서 학습 데이터셋의 규모를 키울 수 있습니다. Data Augmentation을 통해 데이터셋의 규모가 커지면 overf

2022년 3월 25일
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