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올바른 순서대로 학습을 진행최초 입력값으로부터 각 층마다 존재하는 가중치와 연산하고 활성화 함수를 통과하는 과정을 순서대로 이어나가 최종 layer까지 계산한 후 실제 label과 오차를 계산하는 것반대 방향으로 학습을 진행순전파에서 계산한 오차를 기반으로 기울기를 사

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아래의 그래프와 같이 학습된 결과 값의 에러값을 비교해 봤을때, good initializaion이 일어났을 때, 더 좋은 예측 손실 값을 얻은 것을 알 수 있다. ( initializaion - 뒤에 N 표시)현명한 initialization 방법 : 0으로 초기화

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이미지 전처리 기법 HE, AHE, CLAHE를 비교해보자!

rayleigh

업무때문에 HElib을 설치하게 되었다.HElib은 open-source Homomorphic Encryption 라이브러리이며HE에 사용되는 CKKS, BGV 등의 스킴이 구현되어 있으며 기타 다양한 optimizer들을 구현해 두었다크게 복잡할것은 없는데 VElog