목록Deep Learning/딥러닝 강의 정리 (3)

koos808

Edwith 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 정리 Step3(Regularization)

※ STEP 3 : Overfitting을 막는 regularization 핵심 키워드 Regularization Overfitting Regularization Main purpose is to avoid OverFitting. Overfitting이란 것은 학습데이터를 너무 믿는 나머지 테스트 데이터를 잘 맞추지 못하는 것을 의미함. OverFitting Literally, Fitting the data more than is warranted. Things get worse with noise! Noise Stochastic Noise ::: Comes form random measurement error(관측 에러) Deterministic Noise ::: Cannot model this typ..
Deep Learning/딥러닝 강의 정리 2020. 10. 14. 19:56
Edwith 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 정리 Step2(CNN)

이전 포스트에 이어서 STEP 2를 정리했습니다. STEP 2에서는 CNN에 관한 내용입니다. ※ STEP 2 : 4가지 CNN 살펴보기: AlexNET, VGG, GoogLeNet, ResNet 핵심 키워드 CNN(Convolutional Neural Network) Conv2D AlexNet VGG GoogLeNet ResNet Layer를 Deep하게 쌓으면서 동시에 성능을 잘 나오게 하기 위한 테크닉들이다. AlexNet(ILSVRC 2012 1등) What is the number of parameters? parameter의 수 : 11x11x3x48+48(channel) Why are layers divided into two parts? Gpu의 낮은 성능 때문! Relu 사용 LRN(Lo..
Deep Learning/딥러닝 강의 정리 2020. 10. 7. 05:40
Edwith 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 정리 Step1

네이버 Edwith의 무료 강의 최성준님의 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥을 공부하면서 정리한 내용입니다. 아래 링크로 접속하시면 좋은 강의 무료로 들을 수 있습니다. 딥러닝 입문할 때 많은 도움이 되었습니다. * Edwith 링크 www.edwith.org/deeplearningchoi/joinLectures/10979 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 강좌소개 : edwith - 최성준 www.edwith.org ※ STEP OT : 배울 사항 및 분야 목차 CNN - AlexNet, GoogleNet Regularization Optimization Methods RBM Denoising Auto Encoder Semantic Segmentation Weakly Supervised Localization..
Deep Learning/딥러닝 강의 정리 2020. 10. 6. 15:23
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