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Computer Science/기계학습23

[Convolutional neural network] 2 MLP(DNN) vs. CNN 이 모델은 어떤 모델에 해당합니까? 출력 치수가 1이면 어떻게 합니까?NN은 (블랙박스) 특징 추출기와 같은 역할을 합니다 ("표현 학습")트레이닝 CNNS행렬 곱셈으로 구현• 컨볼루션 연산은 기본적으로 필터와 입력의 로컬 영역 사이에서 점 곱을 수행합니다• 일반적인 구현은 이 사실을 이용하여 컨볼루션 레이어의 순방향 패스를 하나의 큰 행렬 곱셈으로 공식화하는 것입니다 • 많은 메모리를 사용할 수 있고 행렬 곱셈의 매우 효율적인 구현이 있습니다CNN을 위한 역전파• 컨볼루션 레이어 – 컨볼루션 연산을 위한 백워드 패스도 컨볼루션입니다. 이는 1차원의 경우에서 쉽게 도출할 수 있습니다• 풀링 레이어– max(x, y) 연산에 대한 백워드 패스는 순방향 패스에서 가장 높은 .. 2024. 6. 18.
[Convolutional neural network] 1 이미지 기반 응용 프로그램• 딥 러닝의 가장 큰 성공 중 일부는 이미지 및 비디오 이해에 초점을 맞춘 컴퓨터 비전 분야입니다 • 컴퓨터 비전 태스크이미지넷• 1,400만 개가 넘는 이미지, 21,841개의 카테고리로 구성된 대규모 데이터 세트 • 계층으로 레이블이 지정된 이미지ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)경기 데이터 세트:• 1000개의 클래스• 1,281, 167 트레이닝 이미지, 50,000개의 유효성 검사 이미지, 100,000개의 테스트 이미지이미지 데이터그레이스케일 이미지: 크기 너비 x 높이의 2D 매트릭스 • 3D 텐서: [w, h, channels] 예, c=3 (R/G/B channels) • 4D: x time(비.. 2024. 6. 18.
CNN 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 5. 27.
[Performance Evaluation] 2. Performance metrics for classification(2) Outline Bias-variance tradeoff & Cross-validation Performance metrics for classification PRECISION AND RECALL 2.16 Precision & Recall 2.17 Performance metrics 2.18 F1 score 2.19 Classification Performances 2.20 Advantages of F1 score 2.21 Example: F1-score 2.22 Hyperparameter tuning based on F1 score ROC CURVE 2.23 Making prediction from probabilities 2.24 Changing thresholds 2.25 ROC (Receiver .. 2024. 4. 22.
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