# optimization

66개의 포스트
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이미지 최적화 - Image Optimization

이미지 최적화가 중요한 이유 - Image-Optimization

2022년 6월 19일
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[LeetCode] 1. Two Sum ( 파이썬 / python)

https://leetcode.com/problems/two-sum/

2022년 6월 18일
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(번역) 리액트 폼 성능 개선

폼은 웹에서 큰 부분을 차지합니다. 사용자가 백엔드 데이터를 변경하기 위해 수행하는 모든 상호 작용은 `form`을 사용해야 합니다. 어떤 폼들은 간단하지만 현실에서는 빠르게 복잡해집니다.

2022년 6월 1일
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하이퍼 파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization) - 2

데이터 학습 방법에 대한 마지막 글 입니다. 지난 글에서는 하이퍼 파라미터 최적화에 대한 내용과 방법에 대해 소개해드렸고 이번 글에서는 지난 글에 이어 하이퍼 파라미터 최적화 방법에 대해 소개하도록 하겠습니다.

2022년 5월 19일
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[최적화] Optimization problems

Optimization problems?최적화 문제(optimization problems)란 여러 개의 선택 가능한 후보 중에서 최적의 해(optimial value)를 찾는 것 또는 최적해의 근접한 값을 찾는 문제를 일컫습니다.머신러닝 분야에서는 이를 비용 함수(c

2022년 4월 27일
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[최적화] Convex optimization problem

Convex optimization problem: f(x)가 convex이고 feasible set이 convex이다.$<convex \\ function>$$<convex \\ set>$local minimum이 global minimum이다.

2022년 4월 27일
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[iOS] 컴파일 최적화 feat 꼬리재귀

🛠 컴파일 최적화 ⚙️ 컴파일 최적화란? 위키에서 말하는 컴파일 최적화의 정의를 찾아보았다. >컴파일러 최적화(optimizing compiler)는 컴파일러에서 출력되는 실행 프로그램의 효율성을 최적화하는 과정을 말한다. 일반적으로 프로그램의 실행 속도를 최대화하거

2022년 4월 20일
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Optimization Algorithms

temperature의 값을 나타냈을 때 값들에 noise가 섞여있다. noise를 없애는 가장 쉬운 방법은 average를 사용하는 것이다.식에 곱해진 0.9는 smoothness의 강도를 결정한다. 이전 단계에서 smooth된 data에 smoothness를 적용하

2022년 4월 18일
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Lecture 27

We need to understand about coroutine code generation, and how it works with hardwares.Why don't you always compile your program with optimization fla

2022년 4월 18일
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[딥러닝 기초개념] 최적화 (Optimization)

loss 함수의 최소값을 찾아가는 것경사하강법이란, 네트워크의 파라미터들을 θ(W,b)라 했을 때, Loss function J(θ)의 optima(최소화)를 찾기위해 파라미터의 기울기(gradient)를 이용하는 방법이다.알파는 learning rate에 해당하며,

2022년 4월 3일
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Webpack - 번들 최적화

[webpack] [optimization] [splitChunks] [dynamic import]

2022년 4월 3일
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CSS 코드 최적화

미사용 CSS를 제거하고 렌더 차단 리소스가 되지 않도록 하여 웹사이트 성능 높이기

2022년 3월 29일
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Systems Performance - #2 Methodologies

경험많은 시스템 관리자는 문제의 원인을 파악하기 위한 자신만의 절차가 있다. 어떤 메트릭이 중요한지, 어떨때 문제가 되는지, 어떻게 그것들을 활용해서 문제를 좁혀나갈지 알고 있다. 이게 바로 man page에 빠져있는 *know-how*다.

2022년 3월 27일
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딥러닝 - 기본적인 모델링 기법 정리

저는 weights를 최적화하는 논문들을 주로 읽습니다. 많은 논문을 읽었지만 기억력이 훌륭한 편이 아니라 계속해서 까먹곤하네요. 그래서 제가 처음 딥러닝을 공부할 때 큰 도움을 받았던 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'의 optimization part를 정리해보았습니다

2022년 3월 25일
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WEPSKAM[3] CPU Caches

WEPSKAM - Commodity Hardware Today]에서 이어지는 내용으로 Red Hat의 Ulrich Drepper씨가 2007년에 쓴 논문 [What Every Programmer Should Know About Memory의 2장 내용이다.

2022년 2월 22일
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4주차 Optimization 정리

Generalization일반화는 학습 데이터로 이루어진 모델이 얼마나 테스트 데이터에서 잘 동작하는지를 나타내는 개념이다.학습이 진행될 수록 Training error가 줄어들지만 어느 정도 시간이 흐른 뒤에는 Test Error가 증가하게 된다. Test Error

2022년 2월 9일
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[DL Basic] 딥러닝 기본 및 최적화

Deep Learning 딥러닝의 구분 AI (인공지능) Mimic human intelligence, 사람의 지능을 모방 ML (기계학습) Data-driven approach, 데이터를 기반으로 무언가를 (기계)학습 DL (딥러닝) Neural Networks

2022년 2월 9일
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[DL-Basic 정리][Neural Network 최적화] Optimization 관련 주요 용어

이 글에서는 최적화Optimization에 관련된 용어들의 주요 concept을 알아보도록 하자. 모델이 test data에도 얼마나 잘 적용되는지 보여주는 일반화 성능으로 그래프의 Generalization gap이 일반화성능의 척도가 된다.단 Generalizati

2022년 2월 7일
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