반응형 CrossEntropy2 Binary/Multi Classification Standalone DeepLearning 강의를 기반으로 작성되었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=is_Vw-aJMg4&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=5 ## Binary Classification 예를 들어 어떤 사진이 있을 때, 그 사진이 라벨링이 되어있을 때 즉, 이 사진은 고양이 사진이라고 라벨링이 되어있을 때 x:y 가 mapping 되어있을 때 이를 바탕으로 훈련을 시킨 것을 supervised learning이라고 한다. 그리고 이러한 output 값이 discrete(이산적)인가 continuous(연속적)인 것에 따라 문제를 classification, regression이라고 정의한다. 그 중 Bina.. 2021. 7. 18. Chapter4 - Training Neural Network(1) ## 신경망 학습이란? - 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것 - 손실함수의 결과값을 가장 작게 만드는 가중치 매개변수를 찾는 것이 학습의 목표이다. 신경망은 이미지를 있는 그대로 학습하여 이미지에 포함된 중요한 특징까지 기계가 스스로 학습 하는 것이다. 머신러닝과 다른 점은 사람이 특징점을 알고리즘을 통해 직접 찾아야하는 것이지만 신경망은 특징점조차도 자동으로 찾게 하는 것이다. 따라서 딥러닝을 end-to-end machine learning 이라고 부른다. 이는 입력에서 출력을 사람의 개입없이 얻는다는 뜻이다. ## Train set과 Test set을 분리하는 이유 - 범용 능력을 제대로 평가하기 위해 나누는 것이다. - 범용능력이란 아직 보지 못한 데이터로도 문제를.. 2021. 2. 2. 이전 1 다음 반응형
