Boostcamp AI tech 딥러닝 학습방법 이해하기 softmax 연산 모델의 출력을 확률로 해석할 수 있게 변환해주는 연산 출력물의 모든 값을 고려함 분류(classification) 문제를 풀 때 선형모델과 softmax 함수 결합하여 특정 vector가 어떤 class에 속할 확률 예측 softmax(o) = softmax(Wx+b) 추론을 할 때는 one-hot vector 사용 활성함수(activation function) 활성함수는... Boostcamp AI techMathematicsBoostcamp AI tech Boostcamper's TIL (8) 이러한 문제점에 대한 해결책은 사용할 과거정보를 한정적으로 고정할 수 있는 방법이 있다. RNN(Recurrent Neural Network) 모델은 이전 state를 현재 state를 계산할 때 고려하여 과거 정보를 사용하는 모델로 만들 수 있다. layer가 길어질수록 굉장히 많은 learning rate와 gradient 연산을 해야하며 이로인해 vanishing, exploding 문... TILBoostcamp AI techBoostcamp AI tech Matplotlib Text Matplotlib에서 Text Text Properties 추가 Text API Text in Viz 시각화에서 Text 사용 이유 Visual representation들이 줄 수 없는 설명을 추가해 줌 잘못된 전달에서 생기는 오해 방지 가능 하지만 Text를 과하게 사용한다면 이해를 방해할 수도 있다 Anatomy of a Figure Title : 가장 큰 주제를 설명 Label : ... Boostcamp AI tech시각화Boostcamp AI tech Boostcamper's TIL (16) Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP) 적용해 다양한 크기의 Receptive field를 가진 정보 사용 Dilate rate의 크기를 여러개를 주어 다양한 Receptive Field를 확보해 특징을 추출 Back bone 에서 ResNet 구조를 사용 (Residual Block, Skip Connection) 먼저 Conv1 block을 통과하면서 512 x... segmentationDeepLab v1Boostcamp AI techDeepLab v2DeepLab v3+PSPNetTILBoostcamp AI tech
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