보미의 Tech Blog

강의 복습 1. CNN 더보기 1) Convolution Continuous convolution Discrete convolution 2D image convolution 2) Convolutional Neural Networks convolutional layer: 각 필터당 하나의 feature map이 형성되고, 그 feature map을 스택처럼 쌓아둔 것 pooling layer: 차원 축소 Max pooling layer: window에 포함된 픽셀들의 최대값 Average pooling later: window에 포함된 픽셀들의 평균값 fully connected layer: decision making (e.g. classification) 3) Convolution Arithmetic ..

강의 복습 1. Optimization 더보기 1) Important Concepts in Optimization Generalization training error와 test error 사이의 차이 Under-fitting vs Over-fitting Cross validation k-fold validation: 데이터를 k개로 나눈 후 돌아가면서 k-1개는 training에 사용하고 나머지 1개는 validation으로 사용 기타: Leave-p-out, Leave-one-out, Stratified k-fold, Repeated Random Sampling, Nested, TimeSeries 등 참고 교차 검증(cross validation) 이번 시간에는 머신러닝에서 평가에 필수적으로 사용되는..