1. 학습내용

• Underfitting, Overfitting
  Underfitting : train, test 데이터셋 모두 성능이 떨어지는 경우
  Overfitting : train, valid 데이터셋 성능은 우수하나 test 데이터셋이 떨어지는 경우

• gradient vanishing, gradient exploding
  학습의 역전파 과정에서 미분 계산값이 소실되거나 발산되어 이상 가중치 발생
  ▶ 해결방법 : Activation function 변경, weight 초기화, 정규화

• 하이퍼 파라미터
  (1) Loss function
  (2) Optimizer - SGD, Momentum, AdaGrad, Adam
  (3) Learning rate
  (4) Batch size

• 학습횟수, epoch, step

• Activation function
  
  

2. 중요내용

딥러닝 평가 지표
1. 회귀 모델 성능 지표
2. 분류 모델 성능 지표
3. 객체 인식 모델의 성능 지표

회귀 모델의 성능 지표
1. 평균 절대 오차
2. 평균 제곱 오차
3. 평균 제곱근 오차
4. 평균 절대 비율 오차

분류 모델의 성능 평가 지표
1. Accuracy
2. Precision
3. Recall
4. F1 score

객체 인식 모델의 성능 지표
1. IOU
2. Precision Recall Curve
3. AP
4. mAP

3. 학습소감

배운 이론 내용에 대해 개념을 잘 정립해야 겠다.