GDG on Campus Sookmyung

- Stanford University 의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의를 바탕으로 작성하였습니다.Lecture 3 | Loss Functions and Optimization손실함수 (Loss Function)생성한 W가 좋은지 나쁜지를 정량화 할 방법 필요.W를 입력으로 받아 각 스코어를 확인하고 이 W가 현재 얼마나 나쁜지를 정량적으로 말해주는 것우리가 원하는 것 = 행렬 W가 될 수 있는 모든 경우의 수 중 가장 “괜찮은” W를 찾는 것.→ 최적화 과정 (Optimization)x 는 알고리즘의 입력, y는 예측하고자 하는 값 (레이블, 타겟값)f 는 예측함수→ 손실함수(L_i)는 예측함수(f)와 정답값(y)을 받아 데이터들을 ..

💡 Summary 2주차 스터디 : CNN 개념 + 모델 구현 (tensorflow / pytorch) 💡 스터디 자료 부스트코스 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초 💡 2주차 스터디 내용 1️⃣ CNN 이란? CNN(Convolutional neural network) : 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다. 딥 러닝에서 심층 신경망으로 분류되며, 시각적 영상 분석에 주로 적용된다. - 위키백과 기본 용어 Convolution : 이미지 위에서 stride 값 만큼 filter(kernel)을 이동시키면서 겹쳐지는 부분의 각 원소의 값을..