classification2 # 0. ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks Prerequisite CNN (Convolutional Neural Network) https://dev-ryuon.tistory.com/39?category=942362 # 1. Convolution Neural Network (CNN) - Theory 이번 포스트에서는 합성곱(Convolution) 연산을 기반으로 이미지에서 특징을 검출하는데에 적합한 신경망인 CNN에 대해 알아본다. 먼저 CNN의 전체적인 구조에 대해 살펴보자. Input으로 이미지가 들 dev-ryuon.tistory.com saturating vs non-saturating saturate는 사전적으로 '포화하다'라는 의미를 지니고 있다. saturing은 특정 구간에 도달하면 수렴하는 함수를 의미한다. 반대로 non-satu.. 2022. 3. 17. # 11. 선형 분류와 선형 회귀 (Linear Classification & Linear Regression) 이번 포스트에서는 선형 분류와 선형 회귀에 대해 다뤄본다. 본 내용을 이전에 지도 학습(Supervised Learning)에 대해 간단하게 다루고 넘어가겠다. 지도 학습은 입력 데이터와 정답 데이터가 같이 주어져 학습하는 방식을 의미한다. 즉, 학습할 때 입력 데이터를 통해 머신러닝 모델이 예측한 데이터와 정답 데이터를 비교하면서 생기는 오차(Residual)를 보정해나가는 것을 의미한다. 근데 왜 갑자기 지도 학습에 대해 언급을 했을까? 그것은 지도 학습의 대표적으로 분류(Classification) 문제와 회귀(Regression) 문제가 있기 때문이다. 분류와 회귀는 둘다 예측 알고리즘이다. 그러나 무엇을 예측하는지가 다르다. 분류는 이산적인 값을 예측하는데에, 회귀는 연속적인 값을 예측하는데에 .. 2021. 11. 9. 이전 1 다음
