optimization1 [CS231n] Lecture 3 | Loss Functions and Optimization 저번 강의에서 배운 것을 정리해보자. 인식에서의 어려운 점을 살펴보았고, 데이터 중심의 방식에 초점을 맞춰보았다. 그리고 이미지 분류에 대해 배웠고 왜 이미지 분류가 어려운지, 컴퓨터가 보는 것과 사람이 보는 것의 차이가 있다는 것도 배웠다. 분류를 어렵게하는 조명의 변화, 변형에 대해 다뤘고 왜 어려운지를 배웠다. 데이터 중심 접근 방법 중에서 가장 단순한 방법인 KNN 분류기에 대해서도 배웠다. 어떻게 KNN을 이용해서 학습데이터를 가지고 각 카테고리 클래스를 분류하는 결정경계선을 학습시킬 수 있는지도 배웠다. cross validation에 대해서 배웠고, train, validation, test 셋으로 나눠서 하이퍼파라미터를 찾는 법도 배웠다. 마지막으로 Linear classification에.. 2020. 10. 24. 이전 1 다음
