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2021-10-04(딥러닝 CNN_기본 특징 설명)

CNN은 이미지를의 일 부분을 자동으로 뽑아서 featrue로 사용한다. 반면 머신러닝은 일일히 feature를 뽑기 때문에 효율이 떨어진다. 또한 가변적으로 feature들이 변하기 때문에 성능에도 큰 영향을

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2021-10-04(딥러닝 CNN_기본 특징 설명)

CNN은 이미지를의 일 부분을 자동으로 뽑아서 featrue로 사용한다. 반면 머신러닝은 일일히 feature를 뽑기 때문에 효율이 떨어진다. 또한 가변적으로 feature들이 변하기 때문에 성능에도 큰 영향을

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2021-10-07(CNN_배치정규화 &따릉이 12)

1. 따릉이 수요예측 데이터 분리 시, random_state에 따른 학습 성능 차이가 크다는걸 확인하게 되었습니다. 왜그런지 추측을 해본다면 현재 갖고 있는 train data만 1300건 정도 밖에 없습니다. 게다가 F

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2021-10-08(CNN_Global AG, 가중치 규제, Augmentation)

Global Average 각 채널 별로 평균값을 추출한다 . 이는 파라미터를 효과적으로 줄이는 효과가 있어서 오버핏팅을 상쇄시킬수 있다. 단, 채널 수가 적은 상태에서 적용하면 오히려 Flatten보다 성능 저

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202-10-12(CNN_Pretained & Keras Generator의 이해)

오늘 학습내용은 거의 실습 위주로 진행해서 이론내용은 많지 않았습니다! 특히 사전 학습은 같은 경우는 앞서 프로젝트에서 한번 해봤기 때문에 나름 익숙했습니다. *ImageDataGenerator ImageDataGenera

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2021-10-15(CNN_Augmentation)

오늘은 Augmentation의 전용패키지에 대해 필기한 내용을 업로드 해보았습니다 :) keras ImageDataGenerator에는 제약적인 부분이 있다. Augmentation을 무조건 많이 한다고해서 성능이 좋아지지 않는다. 각 이

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2021-08-19(딥러닝수학9_Loss function & Gradient Descent)

1.Single-variate Linear Regression (y= ax+b) -딥러닝 수학 1~8까지는 y =theta*x에 대한 내용을 학습했다. 지금부터는 y= theta1*x+theta0에 대한 학습을 진행한다. 오늘은 그 중에 Loss function의 변화와 그..

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2021-08-24(딥러닝 수학10_Cost function & Feature Scaling)

저번 시간까지 배웠던 V 형태의 loss function들을 어떻게 합쳐서 cost function으로 만드는지와 합쳐졌을때 이상적인 학습이 어떤 모습을 보일지 자세히 알아본다. 1. Cost function 두개 data sample에 대해서

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2021-08-26(딥러닝 수학 11_mini batch & for one sample-Theory)

1. mini batch 3번의 iteration 학습 과정을 보려 봤을 때, 각 cost function에 projection 방향으로 다가가고 있다. interation 돌릴 때마다 cost function이 달라진다는 점 헷갈리지 말아야 한다. 계속 intera..

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2021-09-08(딥러닝 수학 12_ for Several Samples Theory & Implementation)

저번 포스팅까지는 하나의 데이터에 대한 학습과정을 공부했습니다. 이번 시간부터는 미니배치 즉, 여러개 샘플을 가지고 학습을 시키는 방법에 대해 공부한 내용을 포스팅하겠습니다. 2가지로

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2021-07-29(Mask-RCNN_Segmentation)

Semantic Segmentation이란 masking 정보를 씌어서 전체 이미지에서 문맥적으로 의미 있는 형태를 찾아내는 개념이다. Instance Segmentation과 차이점이 있다면 동일한 객체에 대한 표현방식에 있다. Semantic은

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2021-07-26(RetinaNet & EfficientDet)

RetinaNet RetinaNet이 나오기 전까지는 one-stage 는 수행 시간이 짧아서 좋지만 수행능려은 faster RCNN보다 떨어진다는 인식이 있었다. one-stage의 고질병이던 작은 객체검출 문제를 개선시킴 검출해야할

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