신경망이 잘 학습되고 있는지 보여줄 수 있는 손실함수(loss function)과 가중치 매개변수 조정을 통해 손실함수를 줄이는 방법에 대해 알아봤습니다.
수치미분보다 더 효율적으로 매개변수의 기울기를 계산할 수 있는 오차역전파에 대해 알아봤습니다.
코딩테스트를 위한 백준 문제 풀어보기
pytorch로 CNN모델을 구현해봤습니다. 추가적으로 model을 다시 사용할 수 있도록 저장하는 방법도 알아봤습니다.
pytorch로 mnist 분류 MLP모델을 구현하고 optimizer, lr scheduler, regularization, dropout, batch normalization의 적용 전 후 성능차이를 비교해봤습니다.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝을 읽고 신경망과 활성화 함수에 대해 정리해봤습니다.
딥러닝 프레임워크 파이토치에 대해 알아보자
코딩테스트를 위한 백준 문제 풀어보기
밑바닥부터 시작하는 딥러닝을 읽고 딥러닝의 기원이 되는 알고리즘인 퍼셉트론에 대해 정리해봤습니다.
Socar Bootcamp Peer Group OBG(Old But Gold)의 TIL 페이지입니다.