deeplearing2 CNN case study 강의 : https://youtu.be/KbNbWTnlYXs 이번 스터디는 CNN에 대한 연구 사례이다.각각의 방법들이 어떻게 network을 구성하는지를 알 수 있다. 사실, layer 구성이 왜 이렇게 하는지 잘 이해되지 않는다.아래 유명한 분들이 어떤 network를 제안했는지가 있는데, 시간이 된다면 하나하나 봐야 겠다. LeNet-5 [LeCun et al., 1998] AlexNet [krizhevsky et al., 2012] GoogLeNet [Szegedy et al., 2014] ResNet [He et al., 2015]=> 3.6 % top 5 error Convolutional Neural Networks for Sentence Classification [Yoon kim, 201.. 2016. 6. 14. Dropout & Ensemble 김성훈 교수님의 강의를 보면서 딥러닝을 공부중.정리를 하지 않고 보다 보니, 나중에 무얼 봤는지 조차 기억나지 않아서 간단히 블로그에 남긴다. lec10-3: Dropout 과 앙상블 : https://youtu.be/wTxMsp22llc overfitting : training dataset에 model이 fit된 상태 solution for overfitting- more training data- reduce the number of features (딥러닝에서는 상관없다고 함)- regularization 여기서는 regualarization에 대해서 좀 더 설명 cost + (lamda)(sigma) w^2 여기서 (lamda)를 regularization strength라고 한다.(lamda).. 2016. 6. 9. 이전 1 다음