ML & DL
조건부확률, 전체 확률의 법칙, 베이즈 정리
본 게시물은 2021.03.09. 에 작성되었으며, 블로그를 이전하며 현재 날짜로 등록되었습니다. 조건부확률 (Conditional Probability) \begin{equation}\label{eq1} P(B|A) \end{equation} - 사건 $A$ 가 일어났다는 가정 하에 사건 $B$ 가 일어날 확률 \begin{equation}\label{eq2} P(B|A) = \frac {P(B\cap A)} {P(A)} \end{equation} - $A$ 와 $B$ 가 동시에 일어날 확률(교집합) \begin{equation}\label{eq3} P(B|A) = \frac {P(B\cap A)} {P(A)} = \frac {P(B\cap A|S)} {P(A|S)} \end{equation} - 조건..
MaxPooling VS GlobalMaxPooling 차이점
본 게시물은 2021.02.11. 에 작성되었으며, 블로그를 이전하며 현재 날짜로 등록되었습니다. pooling이란? Convolution Neural Network에서 사용 모델의 layer를 구성할 때, parameter의 수를 줄이기 위해 pooling layer를 사용 Convolution layer를 거쳐 연산된 feature map을 pooling해 input size를 축소 과한 정보를 중요한 정보로 축소함으로써 overfitting을 방지 pooling은 max, average 등이 있으며, 본 게시글에서 다루고자하는 maxpooling은 최대값을 추출한다. MaxPooling 출처 : computerscience wiki 정해진 filter 크기 안에서 최대값을 추출한다. GlobalMa..
[CS231n] lecture 02. Image Classification
본 게시물은 2021.01.08. 에 작성되었으며, 블로그를 이전하며 현재 날짜로 등록되었습니다. 0. 이번 강의에서 다루는 개념 Image Classification이 무엇인가. 어려운 점 (Challenges) Image Classifier의 알고리즘 NN : Neareset Neighbor Distance Metric K-NN : K-Nearest Neighbors Hyperparameters Curse of dimensionality : 차원의 저주 Linear Classification Parametric Approach 강의를 들으며 중요한 부분에 대해 정리하고, 개인적으로 부족한 개념에 대해 다른 자료들을 찾아보며 정리했습니다. 1. Image Classification Image Class..