개발하녜

'처음 배우는 딥러닝 수학(한빛미디어)' 책의 내용을 바탕으로 정리한 글입니다. 경사하강법 함수 z = f(x,y)가 있을 때 함수 z를 최소화하는 x, y를 구하기 위한 대표적인 방법 원리 함수 z = f(x,y)를 최소화하는 x, y가 를 만족시킨다는 사실을 이용한다. 개념 그래프 상의 점을 조금씩 움직여 함수의 최소값인 점을 찾는 것. 근사식과 내적의 관계 함수 z = f(x,y)에서 x를 Δx 만큼, y를 Δy만큼 바꿨을 때 함수 f(x,y) 값의 변화에 관한 근사식은 Δz = f(x+Δx, y+Δy) - f(x,y)이다. 이 근사식에서 다음 관계식이 성립한다. 더보기 x, y를 Δx, Δy 만큼 변화시켰을 때의 함수 z=f(x,y)의 변화 즉, 위의 식에서 우변은 다음 두 벡터의 내적 형태이다...

출처 : https://jksronline.org/DOIx.php?id=10.3348/jksr.2020.0171 Develpoment of an Optimized Deep Learning Model for Medical Imaging (의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델의 개발)을 공부 목적으로 요약 정리한 포스팅입니다. 서론 딥러닝은 과적합(overfitting)의 문제가 있었으나 사전 학습(pretraining) 개념과 드롭아웃(dropout) 개념을 통해 기존의 문제를 극복할 수 있음을 증명하였다. 머신러닝과 달리 딥러닝은 특징 추출과정이 없이 데이터로부터 자체적으로 특징을 추출하고 학습하기 때문에 사람의 개입 없이 데이터 의존적 학습을 수행한다. 하지만, 딥러닝 학습 방법은 데이터로부터 어떠한 과정..