in Devlog on Deep Learning
이번 글에서 다루게 될 내용은 Convolutional Neural Network(CNN)의 주요 모델들입니다. Transfer Leanrning을 이용하여 개발을 진행할 일이 생겨서 CNN Model을 공부할 겸 포스팅하게 되었습니다. 이 글은 Adit Deshpande 님의 블로그와 이곳을 참고하였습니다. 그럼 시작하겠습니다.
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이번 포스팅에서는 Convolutional Neural Networks(CNN)의 역전파(backpropagation)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 수학에 약한지라 수식은 배제하고 직관적으로 설명해보겠습니닷..! 이번 글은 미국 스탠포드대학의 CS231n 강의을 많이 참고하였습니다. 그럼 시작하겠습니다.
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이번 장에서는 과적합 방지 기법들에 대해서 소개하겠습니다.
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이번 장에서는 다양한 최적화 기법을 소개하겠습니다.
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아래 설명드릴 내용은 딥러닝 관련 다양한 학습기술들을 살펴보고자 합니다.
연구소 인턴으로 일하면서 딥러닝 스터디를 하게 되었는데 제가 공부를 하면서 배운 내용들을 이 카테고리에 정리할 예정입니다. 미국 스탠포드 대학의 CS231n과 역시 같은 대학의 CS224d 강좌를 인용하였습니다. 전반적인 내용을 요약하였습니다. 그럼 시작하겠습니다.
작곡가/엔지니어/개발자 앤디워킹홀리데이의 진우빈입니다.