Stanford University CS231n
1.Stanford University CS231n - Lecture 1 :: Introduction
본 Velog는 Stanford CS231n 강의와 강의자료를 통해 공부하고 정리를 한 내용입니다. 이 강의에서의 CS231n은 Computer vision에 관한것이라고 볼 수 있음Computer Vision : Study of Visual DataVisual Dat
2021년 10월 5일
2.Stanford University CS231n - Lecture 2 :: Image Classification
Last Lecture : Talked about Computer Vision, History, outline of the class Image Classification > Lecture Topic : Computer vision, Image Classificat
2021년 10월 28일
3.Stanford University CS231n - Lecture 3 :: Loss Functions and Optimization
강의를 들어가기 전에 Assignment 본강의의 숙제를 확인해볼 수 있음. 채점은 불가능하나 어떤 부분을 중점적으로 점수를 매기는지에 대해서 체크가능Piazza에서 프로젝트 진행가능Google Cloud credit : 학교 구글 클라우드 계정 활용해서 과제를 해보기
2021년 11월 4일
4.Stanford University CS231n - Lecture 4 :: Backpropagation and Neural Networks
Review Last lecture (Lecture 3) 모델을 분류하는 방법 1) scores function : w와 x의 값으로 노드의 score 값을 연산 2) SVM loss : score function을 통해서 각 값이 얼마나 특정 클래스에 대해 적합한
2021년 11월 11일